毫米波通信中的快速频域接收机算法

梁奂晖 罗国强

（1.广州城建职业学院，广东广州510925；2.广州科技职业技术大学，广东广州510900）

1 引言

伴随着物联网技术的快速发展和移动新业务的不断涌现，数据呈现出指数型的飞速增长，对于无线通信系统的传输速率和容量的要求急剧提升。一方面可以通过诸如高阶调制、Massive MIMO等新技术进一步提升频谱效率，另一方面更直观的就是加大系统带宽[1]。在无线电通信中所用频段和带宽是影响无线传输的重要因素，通常来说低频段传输覆盖范围大，高频可以提供更高的传输速率。但是在无线电频谱资源中6GHz 以下尚未分配实用的频率资源匮乏，向毫米波波段延伸，用超宽带频段来满足日益增长的传输速率需求就是自然的选择了[2]。

在3GPPTS38.101 协议中规定5GNR 使用FR2 的频段，就是在毫米波波段上，有高达500M~4GHz 的超宽带可以利用。但在毫米波波段中是视距传输，衰落快[3]，必须引入波束赋形技术增强通信质量，才能够真正投入无线高速传输应用场景[4，5]。

波束赋形技术在提高传输质量、抑制干扰、增加系统容量等方面有着不可替代的优点，一直是无线通信领域中的热点研究[6，7]。在毫米波波段上的超宽带(UWB)传输中，波束赋形可以有效抑制干扰，尤其是窄带干扰。

在对于超宽带系统抵抗窄带干扰上有文献提出了MMSE-Rake 接收机方案[8]。此方案提出了一种基于最小均方误差准则线性组合的Rake 接收机，通过对接收机权系数的选择来实现对窄带干扰的抑制。该方案突出优点是无须知道干扰参数，缺点是复杂度较高、收敛慢。针对该算法存在的问题，本文提出了一种应用频域自适应算法来对窄带干扰实现抑制的快速收敛的UWB 接收机。仿真表明，与传统MMSE-Rake 接收机相比较，本文所提出的算法在窄带干扰抑制上有良好的表现，可以快速收敛，与原算法比较，是一种相对简单、实用而有效的方法。

2 算法描述

在文献[8]抑制窄带干扰的频域接收机算法的基础上，本文提出了一种改进算法。对原算法中的收敛因子进行改进，引入了自适应收敛因子和权值泄漏因子，在频域直接进行自适应滤波，能够在保留频域算法优点的基础上提升收敛速度。算法结构框图如图1所示。

在本文在原算法的基础上，引入了一个权值泄露因子α，其中0<α<1，并利用xFi(k)作为dFi(k)，因此有

由式（1）中可以看出，系统权值的更新一方面与权值有关，还与输入信号的功率||xFi(k)||2有关。如果我们把eFi(k)作为输出处理时，那么对于有强干扰的频率单元，其wFi≈1，可以得到eFi≈0 的输出；而对于没有强干扰的频率单元来说，由于wFi≈0 ，其输出为eFi≈xFi。

3 算法收敛特性分析

对于随机变量wFi(k)的均值E{wFi(k)}，要达到收敛必须满足：在k→∞的时候，E{wFi(k)}必须要趋于一个固定值。为此，可以有：

为了简化分析，不失一般性，可以假设{xFi(k-1),xFi(k-2),……}需为满足独立同分布的平稳随机过程。

则由式（2）可以推导得到：

由独立同分布的假设可以得出E{||xFi(k)||2}的取值和k无关，那么可以直接用来表示，代入上式中可以推出：

在满足算法收敛条件的提前下，当k→∞，则可以推出改进算法收敛后的一个最佳权值：

由式（5）可以得到

其中B为系统工作带宽，则算法的收敛条件可以重新表达为

而在文献[7]中为了保证算法能够收敛，算法对所有帧和频点都是用同一个μFi和α，其中收敛因子μFi的取值将由下式决定：

为了改进这一缺陷，可以采用与原算法不同的μFi和α，其中

式中C取大于1的常数C>1；k表示频点k。算法中收敛因子的取值首先要满足收敛条件，而且能够随着频点的输入功率变化而自适应变化，从而能够加快算法的收敛。

4 仿真与结果分析

通过利用matlab实现系统算法的仿真，对算法进行了仿真验证，并与文献[8]中所提出的算法进行了比较。

不失一般性，仿真中，利用单频正弦信号作为干扰信号，其中取信干比SIR＝-15dB，图2显示了改进算法与原算法均方误差收敛的曲线。

由图2可以看出，本文所提出的改进算法能够以更少的迭代次数实现收敛，而且收敛值更接近理想信号曲线。

而图3可以看出，算法中对于收敛因子μFi的改进，使得算法能够根据输入信号不同频点的功率值的变化而自适应变化。由图3中曲线显示，在小功率频点处，自适应接收器的权值系数有着不同的曲线，原算法的权值系数就算在迭代100次后也不能收敛到一个稳定值，而改进算法在15次迭代过程中快速变化收敛到一个稳定值，也就是系统算法中的最佳权值。

而在系统性能上，以误比特率来进行比较。不失一般性，还是以信干比为SIR＝-15dB的单频干扰为例，得到结果如图4。

由图4可以看出，当毫米波通信系统中存在窄带干扰，在没有采取抑制措施时，误比特率保持在一个较高的水平，严重影响系统性能。在采用频域接收机算法后，可以有效降低干扰的影响，提高系统的性能。在图4中曲线也可以看到改进的算法和原来算法都能够有效抑制干扰，提高系统性能。两种算法在误比特率指标上性能相近。

5 结论

本文针对毫米波超宽带通信的系统接收器，在文献[8]算法的基础上，提出了一种基于频域的可快速收敛的接收器算法。从理论和仿真两方面证明了在相同的环境下，本文所提出的算法抑制系统窄带干扰上的优越性。在误比特率上，两种算法基本相似，也就是说改进算法能够在保持系统性能的同时，提高了算法的收敛速度。该算法的使用，能够使得超宽带接收系统实现快速收敛，减弱窄带干扰给系统性能带来的影响。