江蘇 南京 210003)0 引言隨著無線通信"/>
朱良峰,李鵬友,李 山
(中通維易科技服務有限公司< 江蘇省質量技術監(jiān)督通信產品質量檢驗站> 江蘇 南京 210003)
隨著無線通信的發(fā)展,如今面向移動終端的射頻集成電路設計需要支持的無線通信協(xié)議(如GSM、3G、LTE、Wi-Fi 等)越來越多,但其電路面積及功耗卻需要為了用戶體驗而受到限制。當這些協(xié)議運行于不同的頻段時,由于不同協(xié)議所屬的模塊相距很近,造成不同協(xié)議的中心頻率對應的時鐘諧波會泄漏并互相影響[1],這被稱為是尖刺干擾問題。這些尖刺可能會泄漏到鎖相環(huán)中導致解調錯誤,使接收機的信干噪比下降8 ~10 dB[2],甚至淹沒于噪聲信號之中?,F(xiàn)實中有不少消除尖刺的方法,其中主動消除方法因其可在數(shù)字域進行消除,實現(xiàn)復雜度低而受到研究者的關注。主動消除法又包括陷波器法[2]和自適應濾波法[3]兩種,文獻[4]則表明這兩種方法可以相互等價。文獻[5-6]提出一種將最小二乘和DFT 相結合的算法,它提取每次DFT 后的基頻形成新的時間序列,并利用新序列相鄰數(shù)據(jù)的關系,對單頻的復指數(shù)信號有更好的頻率估計效果。本文我們將類似的思路應用于尖刺干擾消除的問題中,提出一種DFT 增強的LMS 算法(DFT-LMS)。我們推導并給出使用DFT-LMS 進行消除后的信干噪比的閉合表達式,并通過滿足實際場景下的仿真證明了理論結果正確。
在多協(xié)議的收發(fā)機中,離散時間形式下的觀測信號d(n)由3 部分組成,包括:
其中x(n) ,b(n) 和s(n) 分別表示數(shù)據(jù)信號、加性高斯噪聲和加性尖刺,三者之間假設互相獨立。接收到的數(shù)據(jù)x(n) 和噪聲b(n) 假設服從零均值的復高斯分布,方差分別為和 。尖刺s(n) 可進一步表示為:
其中 0ω是接收端已知的尖刺分量歸一化后的標稱頻率;A表示幅度,ω表示實際頻率與標稱頻率之間的微小頻偏,ω?ω0,兩者均為未知參數(shù)。相位噪聲φ(n)是一個布朗隨機過程,它的修正公式可以表示為:
布朗運動的初值為φ(0) =0 ,ξ(n)為加性高斯白噪聲,其方差21ξσ? 。根據(jù)公式(1),觀測信號d(n) 的信干噪比可以表示為:
由于尖刺的標稱頻率 0ω已知,我們可以產生一個復指數(shù)信號u(n) 作為尖刺消除的參考信號,它可以表示為:
其中Rφ為初始相位。
文獻[4]中使用了傳統(tǒng)的LMS 算法用消除尖刺,其算法形式可表示為
其中e(n) 是補償信號的誤差,w(n) 和μ分別是LMS算法的權重系數(shù)和步長。
根據(jù)上述假設,e(n) 是一個近似的寬平穩(wěn)信號。因此,可通過分析權重系數(shù)w(n) 的失調量v(n) 得到LMS 算法的漸進理論性能。
失調量v(n) 被定義為:
其中wopt(n) =s(n)/u(n)是理想權重,根據(jù)公式(8),LMS 算法的的輸出誤差也可以表示為
根據(jù)傳統(tǒng)的LMS 算法的均方收斂性分析方法,我們可以得到穩(wěn)態(tài)時失調量v(n) 的方差為:
其中1Q可以表示為:
根據(jù)公式9 和公式10,LMS 尖刺消除算法的信干噪比可以表示為:
2 DFT-LMS 尖刺消除算法由于標稱頻率0ω是已知的,我們可以將采樣頻率fs定義為,并對觀測信號d(n) 進行N 點的DFT變換并提取變換后的基頻分量d˙(k) ,d˙(k) 和d(n) 的關系可以表示為:
其中k是DFT 基頻的時間索引。根據(jù)公式(1),(k)可以表示為:
經過計算可以得到的信干噪比變?yōu)榱?/p>
最后,可以寫出DFT-LMS 自適應尖刺消除算法的表達式[7-8]:
DFT-LMS 的失調量v˙(k)均方的迭代表達式為[9]:
其中 2Q和3Q分別在公式(19)和(20)中給出
因此,當k→∞時,v˙(k) 在穩(wěn)態(tài)的方差可以從公式(18)得到
為了有效消除尖刺,并分析DFT-LMS 的消除效果,我們需要把e˙(k)重新變換到時域,得到尖刺消除后的序列e(n) 。這可以通過iDFT 操作得到,即:
我們以OFDM 系統(tǒng)的單尖刺消除問題為例,對LMS 和DFT-LMS 兩個算法進行性能對比。仿真環(huán)境中,OFDM 的載波數(shù)量為64,每個OFDM 符號的循環(huán)前綴為16,每個子載波上發(fā)送的數(shù)據(jù)為QPSK 調制。OFDM 信號發(fā)射后經過了一個瑞利衰落信道[10-11]。在接收端,信號受到尖刺干擾,尖刺的基帶等效的中心頻率為f0=6 MHz。接收端的熱噪聲為加性高斯白噪聲,信噪比 SNR=為10 dB。尖刺s(n) 和參考信號u(n) 的幅度分別為A=1 和B=1.3,初始的信干噪比設置為0 dB。所有給出的仿真結果都經歷了1 000 次獨立試驗。
第2 組仿真,我們在不同的頻偏ω和不同的相位噪聲下比較了DFT-LMS 和LMS 算法相比在信干噪比上的提升值,用△SNIR=SINRDFT-LMS-SINRLMS來表示。從圖2 和圖3中可以看到,仿真結果和理論結果十分吻合,并且圖2 表明DFT-LMS 算法對較小的頻偏ω的消除效果更為明顯。
我們提出了基于DFT 增強的LMS 算法來解決多協(xié)議收發(fā)機中的尖刺消除問題。算法使用了滑動DFT 得到變換后的離散序列,并利用序列之間的相關性使用LMS 算法消除尖刺。我們研究了算法在暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)的性能,并證明其相對于LMS 算法在收斂速度和信干噪比上性能優(yōu)勢都很明顯。我們使用了基于OFDM 系統(tǒng)的仿真證明了分析結果。