[发明专利]全双工收发机、电子设备和交互方法

权利要求书

1.一种全双工收发机，其特征在于，包括：至少一个发射线路、至少一个接收线路、以及模拟消除模块；

对于任意一对发射线路和接收线路，所述模拟消除模块，与所述接收线路和所述发射线路连接，用于根据发射信号对接收信号中的自干扰信号进行模拟消除；

其中，所述模拟消除模块包括依次连接在所述接收线路的模拟子线路中的第一级模拟消除模块和第二级模拟消除模块；所述第一级模拟消除模块包括至少一个一级模拟消除子模块，且各一级模拟消除子模块依次串接；所述第二级模拟消除模块包括至少一个数字辅助模拟消除子模块；

所述一级模拟消除子模块包括：模拟消除单元、对应的控制单元和加法器；

对应的加法器串接在所述接收线路的模拟子线路中，且该加法器的输出端连接至下一个一级模拟消除子模块的加法器的输入端或第一个数字辅助模拟消除子模块的加法器的输入端；

所述模拟消除单元，输入端与所述发射线路的模拟子线路连接，输出端连接至对应的加法器的一个输入端，反馈端通过对应的控制单元与所述加法器的输出端连接；

所述数字辅助模拟消除子模块包括：数字辅助模拟消除单元、对应的控制单元和加法器；

各数字辅助模拟消除子模块的加法器依次串接于所述接收线路的模拟子线路中；

所述数字辅助模拟消除单元，输出端连接至对应的加法器的一个输入端，反馈端通过对应的控制单元与所述加法器的输出端连接、或者反馈端通过对应的控制单元与所述接收线路中的数字子线路连接，用于根据所述接收线路中的数字子线路的数字发射信号和源自对应的加法器的反馈信号、或者根据所述数字发射信号和源自所述接收线路的数字子线路的反馈信号，对所述自干扰信号进行模拟消除。

2.根据权利要求1所述的全双工收发机，其特征在于，所述数字辅助模拟消除子模块的数字域采用神经网络模型；

所述神经网络模型采用前馈神经网络或卷积神经网络或循环神经网络或其他神经网络，所述神经网络的输入为发送的数字域符号和/或其高阶分量，输出为两路实信号，分别输入到辅助链路的I路和Q路，并分别通过数模转换、上变频，合并后在模拟域与接收的自干扰信号相抵消；

所述神经网络的系数通过训练来确定，训练数据的标签为接收链路I路和Q路的采样数据；神经网络的系数在设备传输过程中能够更新。

3.根据权利要求1所述的全双工收发机，其特征在于，所述一级模拟消除子模块包含单抽头延迟与增益电路。

4.根据权利要求1所述的全双工收发机，其特征在于，第二级模拟消除模块包括至少一个二级模拟消除子模块；

各二级模拟消除子模块依次串接在所述接收线路的模拟子线路中，并且输入端都与所述发射线路的模拟子线路连接；一个二级模拟消除子模块包括：至少一个可变延迟单元、至少一个分量信号拟合单元、下变频器、放大器、第一加法器和第二加法器；

每个所述可变延迟单元的输入端与所述发射线路的模拟子线路连接，输出端连接至对应的分量信号拟合单元的一个输入端；

各分量信号拟合单元的输出端都连接至第二加法器的各输入端；

第二加法器的输出端通过所述放大器连接至本二级模拟消除子模块的第一加法器的一个输入端；

本二级模拟消除子模块的第一加法器的另一个输入端，与前一个二级模拟消除子模块的第一加法器的输出端或者最后一个一级模拟消除子模块的加法器的输出端连接；本二级模拟消除子模块的第一加法器的输出端通过所述下变频器分别连接至各分量信号拟合单元的另一个输入端。