[发明专利]一种基于记忆多项式的全数字自干扰消除模型及方法

权利要求书

1.一种基于记忆多项式的全数字自干扰消除模型，其特征在于，所述基于记忆多项式的全数字自干扰消除模型的记忆多项式为：

y(n)=Σh=1h∈oddKΣq=0Qchqz(n-q)|z(n-q)|h-1;]]>

其中z(n)和y(n)分别表示非线性器件的输入和输出，c_hq为从非线性器件中提取的系数，h均指输入信号包络的阶数，q为记忆多项式的记忆深度。

2.一种基于权利要求1所述基于记忆多项式的全数字自干扰消除模型的全数字自干扰消除方法，其特征在于，所述全数字自干扰消除方法由本地发送端信号通过非线性补偿系统生成抵消信号，与本地接收端收到的信号中的自干扰信号相互抵消，使得接收端最终收到的信号仅为期望信号。

3.如权利要求2所述的基于所述基于记忆多项式的全数字自干扰消除模型的全数字自干扰消除方法，其特征在于，由本地发送端信号通过非线性补偿系统生成抵消信号，与本地接收端收到的信号中的自干扰信号相互抵消，使得接收端最终收到的信号仅为期望信号；接收端经自干扰消除系统后收到的期望信号x₁(n)可表示为：

x₁(n)＝T(n)-y(n)

其中T(n)为发送端发出的期望信号与自干扰信号的叠加，表示为：

T(n)＝SI(n)+x₁(n)

[x(n)⊗h1(n)]⊗h2(n)=y(n)]]>

其中，h₁(n)为记忆多项式模型系统，h₂(n)为非线性器件系统；

放大器非线性过程可以描述为输入信号的泰勒级数展开形式，即放大器输出信号y(n)与放大器输入信号z(n)的关系式为：

y(n)=Σm=1Mamzm(n)]]>

式中，

多项式第一项表示放大器的线性输出，其余高次项表示非线性失真。

4.如权利要求3所述的基于所述基于记忆多项式的全数字自干扰消除模型的全数字自干扰消除方法，其特征在于，为了有效的实现自干扰消除，需要在接收端准确恢复出自干扰信号，并将其在接收端减去,假设y₁(n)为自干扰信号SI(n)的估计值；有：

SI(n)-y₁(n)＝y_re(n)

则自干扰消除过程可以表示为：

T(n)-y₁(n)＝x₁(n)

y_re为自干扰消除后的残留干扰信号；当y₁(n)越逼近SI(n),时，误差越小，自干扰信号消除的越彻底。