［摘要］ 本文设计了一个无线同频中继站方案，采用DSP技术和自适应滤波器来抵消同频中继站空间反馈信号，使中继站系统主机增益能大于信号反馈衰减；反馈信号过强时又能自动降低系统增益，保证系统稳定工作。并对所设计的方案进行了计算机仿真，确定了自适应滤波器的结构、算法和参数，分析了它的性能。在工程应用中有一定的使用价值。 ［关键词］ 同频中继站；自适应滤波器；LMS(最小均方误差)算法；自激干扰抵消；DSP技术 1
无线同频中继站的原理与现状? 近几年来，移动通信事业在我国发展非常迅速，移动通信网络已基本覆盖全国，但还是存在一些需要加强的覆盖区域，如盲区、边缘地带和狭长地带。第三代无线通信系统要求高质量无缝覆盖世界各地，并改善盲区和边缘地区的通信。无线同频中继站由于其投资小，性能稳定，建站速度快，对环境要求低，安装维护简便，是一种很好的解决覆盖的方法。无线同频中继站由于采用双工器工作，前、后向天线安装地点较近，不可避免发生耦合，如果主机增益太大，大于中继站天线之间的隔离度时，中继站就会发生自激振荡。无线同频中继站是利用前向天线接收基站下行信号，经过低噪声放大器将有用信号放大，再经窄带滤波器多重滤波送功放放大，由后向天线发射到移动台；同时利用后向天线接收移动台上行信号，经低噪声放大器、窄带滤波器、功放发射到基站。它的优点是：以远低于基站投资的成本扩大覆盖区域，安装条件简单，能快速扩大网络覆盖面；提高基站的设备利用率，改善现有蜂窝网的覆盖质量，但实际应用中，往往由于前、后向天线安装不当或调测不注意，会形成上、下行信号自环放大，产生自激现象，造成基站控制信道阻塞，甚至导致基站瘫痪；功放对多信道放大容易产生三阶互调产物，导致通话质量下降，应严格控制功率。现有的无线同频中继站采用双工器工作，前、后向天线安装地点较近，不可避免发生后向天线发射的下行信号，感应到前向天线，当主机增益太大时，自环放大会产生同频自激振荡现象。 ? 2 自激干扰抵消技术? 以下是一种无线同频中继站设计方案，采用数字信号处理(DSP)技术，自适应抵消反馈信号，使系统增益能大于信号反馈衰减。当反馈信号过强，超出自适应抵消的范围时，利用自动增益控制(AGC)技术，自动降低系统增益，保证系统稳定工作。中继站的上行链路系统设备主要由九个物理模块构成，如图1所示。其中，下变频模块将低噪声放大器LNA输出的信号与第一本振信号混频，输入信号被下变频至70MHz的第一中频，经带通滤波后，放大至合适的电平，中频放大器是可变增益放大器，其增益由DSP处理器控制；零中频变频模块包括第二本振信号、混频器、低通滤波器和放大器。输入的中频信号首先被移相90°成为两路正交信号，再与从频率合成器来的第二本振信号及其90°移相信号进行混频，输出的两路零中频I、Q信号经低通滤波后放大至适合D／A的电平；DSP处理模块是本方案设计的无线同频中继站的核心模块，它完成反馈信号的自适应抵消，信道仿真滤波器的权系数的实时修正和零中频信号的A／D和D／Ａ，并同时控制频合器和接收通道中频放大器的增益。接口电路完成数据串并和并串转换功能。? ? ![]()
图2为DSP软件处理信号流程，H?i(n)和H?q(n)为两个有限冲激响应(FIR)自适应滤波器，分别处在同相和正交两路上，DSP芯片定时发送测试信号S(n)，测试信号和反馈信号迭加作为自适应滤波器的输入信号，测试信号S(n)作为滤波器的期望输出，自适应滤波器采用最小均方误差(LMS)算法，利用误差信号E?i(n)和E?q(n)实时修正FIR滤波器H?i(n)和Hq(n)的系数。滤波器采用横向型结构。此FIR滤波器的级数与反馈信号路径(主要是时延)有关，在实际试验中可修改。对于转发信号，只要通过H?i(n)和H?q(n)两个数字滤波器进行运算，就可抵消反馈信号；正交调制器模块将零中频测试信号和零中频转发信号正交调制在70MHz中频对应信道上，经带通滤波器后，放大至合适的电平；上变频模块将合路器送来的中频信号，上变频至射频所对应的信道上，经带通滤波后，放大至合适的电平；频率合成器产生一个第一本振信号并二分路后分别提供给下变频器和上变频器，另外还产生第二本振信号70MHz的频率源，二分路后分别提供给转发信道和测试信道的零中频变频器和正交中频调制器。 下行链路可以是和上行链路一样的结构，除下行频率不一样外，结构与上行链路相同。? ?? ![]() ? 3 应用自适应LMS算法设计的自适应滤波器的计算机仿真 对以上所设计的无线同频中继站的方案，在下列仿真条件下仿真：? (1) 输入信号假设为一个幅度归一化的高斯白噪声信号；? (2) 反馈路径的冲激响应函数为20点的包络指数衰减函数，其冲激响应函数可以表示为h(i)=R(i)exp［－(i＋1)/64］δ(n－1)，i=0，1，…，N－1，是［－0.2，0,2］之间均匀分布的随机数；? (3) 反馈信号为输入信号和反馈路径的卷积；? (4) 检测信号迭加反馈信号作为自适应滤波器的输入信号；滤波器的期望输出信号就是检测信号；? (5) 自适应滤波器为横向结构，阶数为N=20。为了比较自适应滤波器的效果，把检测信号波形、检测信号迭加反馈信号的波形和自适应滤波器的输出信号波形叠在一张图上，在图中，以实线代表检测信号；虚线代表检测信号迭加反馈信号；点线代表输入信号迭加反馈信号后通过自适应滤波器处理的输出。? 3.1 采用基本LMS算的仿真? 设x(n)为输入信号，y(n)为自适应滤波器的输出，d(n)为期望输出信号，自适应滤波器采用横向型:? y(n)=∑ (N－1i=0w?i(n)·x(n－i)=W?ＴX(n) JY (1)? 定义误差信号为：? e(n)=d(n)－y(n)=d(n)－W?ＴＸ(n)=d(n)－Ｘ?T(n)WJY〗(2)进行计算机仿真，仿真结果如图3所示。? 3.2 采用归一法LMS算法的仿真? 自适应滤波器的稳定性、收敛时间和自适应处理过程中的抖动，都有由于步长因子i和输入信号的功率变化过大而影响自适应算法和控制的一致性。归一化LMS算法在自适应算法中设置一个随时间变化的可变收敛步长因子u(n)的自动增益控制功能，来控制输入信号功率变化对自适应算法收敛的影响。?? u(n) = u/var(n) ...... (3)? W(n＋1) = W(n)＋ue(n)X(n) ...... (4)? 式中u为步长因子，var(n)是在n时刻输入信号的平均功率估值，可以用下面的迭代公式计算：? var(n)=(1－b)var(n－1)＋bx2(n) ...... (5)? 其中，b取(0，1）的平滑参数，在实际编程中常数b与u取相同的值。对于定点处理器，b的值取为2-m，与b相乘等于将其右移m位。上面信号平均功率的计算就变为下列表达式:? var(n)=var(n－1)－var(n－1)*2－m?＋x2（n）*2－m ......(6)? ? ![]()
归一化技术减少了收敛速度对输入信号的功率的依赖性，归一化LMS算法在常数b的值经过试验取0.7时的计算机仿真如图4所示。? 3.3 加遗忘因子LMS算法的仿真? 在非平稳输入信号的系统中，采用加遗忘因子的LEAKY LMS算法，有助于当近期输入信号受到干扰时，减弱对参数决定误差的影响。因此其权系数修改为：? W(n＋1)=γW(n)＋ue(n)X(n) ...... (7)? 其中γ被称为遗忘因子，取值略小于1，一般用1～2－m?来代替。这样γW(n)可通过减法移位来完成。迭代方程变为：? W(n＋1)=W(n)－W(n)*2－m＋ue(n)X(n) ...... (8)? 其仿真结果如图5所示： ?? ![]() 3.4 三种算法的比较? 上述三种算法都能满足实际应用中DSP能抵消30dB的自激干扰的要求。为了比较它们的性能，再次仿真三种算法的收敛特性，仿真的条件和前面的一样，把三种算法的收敛曲线画在一张图上进行比较，结果如图6所示。图中：实线是基本LMS算法的收敛曲线；虚线是带遗忘因子的LMS算法的收敛曲线；点线是归一化LMS算法的收敛曲线。? 从图6可以看出三种算法的收敛特性和稳态误差，图中的基本LMS算法的稳态误差最小，约－49dB，但它的收敛速度较慢，约要经过800次迭代后才达到稳态，其原因是基本LMS算法中控制收敛速度的步长因子是固定的，为了满足算法收敛和小的稳态误差的要求，步长因子不能取得太大。而归一化LMS算法采用变步长算法，使收敛速度变快，但也带来稳态误差比基本LMS算法大。而带遗忘因子LMS算法则稳态误差和归一化LMS算法差不多，收敛速度则比基本LSM算法还慢。? ?
4 结论? 基于DSP技术和自适应LMS算法的无线同频中继站的探讨，针对现阶段防止自激振荡的消极方法，提出了自激振荡的自动检测方案和相应的干扰抵消技术，采用DSP技术和自适应滤波器，来抵消空间反馈信号，并进行了计算机仿真。仿真的结果表明：使用DSP技术和自适应LMS算法的无线同频中继站能够抵消30dB以上的自激干扰。 ?? 参考文献:?? ［１］ Drucker E H?Development and Appliction of a Cellular Repeater?IEEE Vehicular Technology Conferene，1988，pp 321－325? ［２］Leff B J?Application Engineemg Considerations for Cellar Repeater?IEEE Vehicular Technology Conference，1989，pp 532－534 ［３］ G G Goodwin，Kwai Sang Sin?Adaptive Filtering，Prediction and Control?Prentice Hall，1984? ［４］ Widrow and S D Stears?Adaptive Signal Processing?Englewood Ciffs，NJ；Prertice?Hall，1985? ［５］Quinn E W?The Cell Enhancer?IEEE Vehicular Technology Conference，1986，pp 77－83? ［6］ Howat，F?Cell Like Performamce Using The Remotely Controlled Transmitter?IEEE Vehicular Technology Conference，1989，pp 534－541? | 
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发表于 2011-2-11 16:48
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