针对同时同频全双工(Co-frequency and Co-time Full Duplex,CCFD)系统已有的数字域干扰对消方法收敛速度慢和对消比低的问题,本文提出了迭代变步长最小均方(Least Mean Square,LMS)算法,利用该算法实现了快速收敛的高对消比数字域干扰...针对同时同频全双工(Co-frequency and Co-time Full Duplex,CCFD)系统已有的数字域干扰对消方法收敛速度慢和对消比低的问题,本文提出了迭代变步长最小均方(Least Mean Square,LMS)算法,利用该算法实现了快速收敛的高对消比数字域干扰对消.首先,改进Logistic函数,缩短其函数值由大至小的变化区间,再利用该非线性函数计算随迭代次数变化的步长因子值,从而加快干扰对消的收敛速度,高精度递推估计自干扰信道参数,即获得高的对消比.最后,理论分析了该对消方法收敛性和计算复杂度,得到了稳态条件下对消比的闭合表达式.仿真表明,该方法与已有变步长LMS对消方法相比,对消比可增加6d B以上,收敛速度可提高1倍,与最小二乘信道估计干扰对消方法相比,对消比提高了至少10d B.展开更多
文摘针对同时同频全双工(Co-frequency and Co-time Full Duplex,CCFD)系统已有的数字域干扰对消方法收敛速度慢和对消比低的问题,本文提出了迭代变步长最小均方(Least Mean Square,LMS)算法,利用该算法实现了快速收敛的高对消比数字域干扰对消.首先,改进Logistic函数,缩短其函数值由大至小的变化区间,再利用该非线性函数计算随迭代次数变化的步长因子值,从而加快干扰对消的收敛速度,高精度递推估计自干扰信道参数,即获得高的对消比.最后,理论分析了该对消方法收敛性和计算复杂度,得到了稳态条件下对消比的闭合表达式.仿真表明,该方法与已有变步长LMS对消方法相比,对消比可增加6d B以上,收敛速度可提高1倍,与最小二乘信道估计干扰对消方法相比,对消比提高了至少10d B.
