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CN105556860B - 用于非线性数字自干扰消除的系统以及方法 - Google Patents

用于非线性数字自干扰消除的系统以及方法 Download PDF

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CN105556860B CN201480043885.1A CN201480043885A CN105556860B CN 105556860 B CN105556860 B CN 105556860B CN 201480043885 A CN201480043885 A CN 201480043885A CN 105556860 B CN105556860 B CN 105556860B
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Abstract

用于非线性数字自干扰消除的系统以及方法包括从全双工无线电的数字发射信号生成第一预处理的数字发射信号的预处理器、根据变换配置将所述第一预处理的数字发射信号变换为非线性自干扰信号的非线性变换器、设置所述非线性变换器的所述变换配置的变换适配器和将所述非线性自干扰信号与所述全双工无线电的数字接收信号进行合并的后处理器。

Description

用于非线性数字自干扰消除的系统以及方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2013年8月09日提交的申请序列号为61/864,453的美国临时申请的利益，其通过此引用以其整体并入本文。
技术领域
本发明总体上涉及无线通信领域，并且更具体地涉及用于非线性数字自干扰消除的新的和有用的系统以及方法。
背景
常规无线通信系统是半双工的；也就是说，它们不能够同时在单个无线通信信道上发射信号和接收信号。最近，在无线通信领域的工作已导致在开发全双工无线通信系统中的进步；如果这些系统，被成功地实现，则可以给无线通信领域提供巨大的益处。例如，由蜂窝网络对全双工通信的使用可以将频谱需求切成两半。成功实现全双工通信的一个主要障碍是自干扰的问题。虽然在这领域已经取得了进展，但是旨在解决自干扰的解决方案都未能成功地解决由基带数字信号到被发射的RF信号的转换(在发射期间)和被接收的RF信号返回到基带数字信号的转换(在接收期间)所导致的非线性度。因此，有必要在无线通信领域中来创造用于非线性数字自干扰消除的新的和有用的系统以及方法。本发明提供了这样的新的和有用的系统以及方法。
附图简述
图1是包括数字和模拟自干扰消除的全双工无线电的示意图表示；
图2是优选实施例的系统的示意图表示；
图3是优选实施例的系统的示意图表示；
图4是优选实施例的系统的非线性变换器的示意图表示；
图5是优选实施例的系统的示意图表示；
图6是优选实施例的系统的示意图表示；
图7是优选实施例的系统的示意图表示；
图8A是在发射信号中的非线性失真的示例信号表示；
图8B是在发射信号中的预失真的示例信号表示；
图9是优选实施例的方法的步骤流程图表示；以及
图10是优选实施例的方法的非线性变换步骤的流程图表示。
优选实施例的描述
本发明的优选实施例的以下描述并非旨在将本发明限制于这些优选实施例，而是以使本领域的任何技术人员能够制造并且使用本发明。
1.全双工无线通信系统
无线通信系统已经彻底改变了世界通信的方式，并且使用这样的系统的通信的快速增长已经在所有地区和行业提供了增加的经济和教育机会。不幸的是，通信所需的无线频谱是一种有限的资源，并且在无线通信中的快速增长也使该资源的可用性变成更为稀缺的一个。其结果是，频谱效率对于无线通信系统已经变得越来越重要。
用于增加频谱效率的一种有希望的解决方案被在全双工无线通信系统中发现；即：能够在同一时间在同一无线信道上发射无线信号并且接收无线信号的无线通信系统。与标准半双工无线通信系统相比，此技术允许频谱效率的加倍。
虽然全双工无线通信系统对于无线通信领域具有实质价值，但是这样的系统已知由于自干扰而面临挑战；因为接收和发射在同一时间在同一信道上发生，所以在全双工收发机所接收的信号可以包括来自从该收发机发射的信号的不期望的信号分量。其结果是，全双工无线通信系统通常包括减少自干扰的模拟和/或数字自干扰消除电路。
全双工收发机优选地将发射输出作为基带数字信号或作为RF模拟信号来采样，但是全双工收发机可以附加地或可替代地以任何合适的方式对发射输出进行采样。此被采样的发射输出可以由全双工收发机使用以消除来自所接收的无线通信数据(例如，如RF模拟信号或基带数字信号)的干扰。在许多全双工收发机中，数字消除系统通过在所接收的基带信号上施加所发射的数字基带信号的缩放版本来起作用，并且模拟消除系统通过在所接收的RF模拟信号上施加所发射的RF模拟信号的缩放版本来起作用。该体系结构通常对于减少当收发机组件以线性状态运行时的干扰是有效的，但是未能解决由数据到所发射的RF信号的转换(并且反之亦然)所引起的信号非线性度。随着发射机/接收机功率被增大，这些非线性度可能变得更显著；结果，没有有效的非线性干扰消除的全双工收发机可能由于性能问题而在功率范围上受到限制。
本文所述的系统以及方法通过提供非线性数字自干扰消除来增加如图1中所示的全双工收发机(以及其他适用的系统)的性能。其他适用的系统包括主动感测系统(例如，雷达)、有线通信系统、无线通信系统和/或任何其他合适的系统(包括其中发射频带和接收频带在频率上相近但不重叠的通信系统)。
2.用于非线性数字自干扰消除的系统
如在图2中所示的，用于非线性数字自干扰消除的系统100包括预处理器110、非线性变换器120、变换适配器130和后处理器140。系统100可以附加地或可替代地包括线性变换器150和/或模拟信号采样器160。
系统100起作用以通过消除存在于由所接收的RF发射所导致的数字信号中的自干扰的非线性分量来减少在全双工无线通信系统中的自干扰。非线性数字自干扰消除可以提高以许多运行模式的全双工无线通信系统的性能；特别以其中全双工无线通信系统的组件正在以实质上非线性状态运行的运行模式(例如被设计成最大化传输功率、电源效率等的运行模式)。系统100通过传递数字发射信号通过预处理器110来减少非线性数字自干扰，预处理器110对在传输路径中的数字发射信号进行采样并且将所采样的数字发射信号传递到非线性变换器120。非线性变换器120基于输入发射信号和由变换适配器130设置的变换配置来生成非线性自干扰消除信号。然后该非线性消除信号被通过后处理器140来与起源于RF接收机的数字接收信号进行合并以去除在该数字接收信号中的自干扰。如果系统100包括线性变换器150，则线性变换器150优选地与非线性变换器120并行运行以去除在数字接收信号中的自干扰的线性分量和非线性分量二者。如果系统100包括模拟信号采样器160，则模拟信号采样器160的输出(例如，被传递通过模拟信号采样器160的ADC的RF发射信号的采样)可以被用作到非线性变换器120的输入及/或用来调谐非线性变换器120(优选地通过变换适配器130)。
系统100可以被使用通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)和/或任何合适的处理器(多个)或电路(多个)来实现。系统100优选地包括来存储配置数据的存储器，但是可以附加地或可替代地被使用外部存储的配置数据或以任何合适的方式来进行配置。
系统100被优选地使用全双工无线电来实现。附加地或可替代地，系统100可以被实现为主动感测系统(例如，雷达)、有线通信系统、无线通信系统和/或任何其他合适的系统(包括其中发射频带和接收频带在频率上相近但是不重叠的通信系统)。
预处理器110起作用以对用于由如在图3中所示的非线性变换器120来进一步处理的数字发射信号进行采样。由预处理器110所采样的数字发射信号优选地包括起源于电子设备、目的地为全双工无线电(或其他的全双工无线通信系统)的RF发射机的数字信号。由预处理器110所采样的数字发射信号可以附加地或可替代地包括来自模拟信号采样器160或来自任何其他合适的来源的数字发射信号。
由预处理器110所采样的数字发射信号优选地被编码用于通过RF发射机转换为模拟信号(例如，通过PSK、QAM、OFDM等被编码)，但是可以附加地或可替代地被以任何合适的方式进行编码。
预处理器110优选地对应于本地采样速率对数字发射信号进行采样；即，预处理器110优选地将所有数字发射数据传递到非线性变换器120。附加地或可替代地，预处理器110可以对数字发射信号数据的子集进行采样；例如，如果数字发射信号具有40MHz的本地采样速率，则预处理器110可以在传递到非线性变换器120之前对应于20MHz的采样速率每隔一个采样丢弃一个(而RF发射机可以仍然对应于40MHz的采样速率接收所有采样)。预处理器110可以附加地或可替代地对数字发射信号进行插值以增加或降低采样速率。在一个实例中，预处理器110修改数字发射信号的采样速率以匹配全双工无线电的RF接收机的采样速率。
在对数字发射数据进行采样时，预处理器110可以执行预处理以为了由非线性变换器120进行处理而准备所采样的数字发射信号。预处理器110可以包括用于诸如缩放、移位和/或以其他方式修改数字发射信号的预处理的各种运算器。
在一个实现中，预处理器110通过去除不太可能实质上影响非线性变换器120的输出的信息来修改所采样的数字发射信号。这可以包括例如丢弃采样，如果采样不表示来自以前的采样的高于某些变化阈值的变化。作为另一个例子，如果数字发射信号对应于输出模拟信号的特定幅度，则只有对应于高于某些幅度阈值的幅度的数字信号数据可以被传递到非线性变换器120。
如果预处理器110接收来自多于一个来源(例如，来自在RF发射机之前的发射线路和模拟信号采样器160两者)的数字发射信号，则预处理器110可以附加地或可替代地以任何合适的方式来对信号进行合并，或者可以优于另一个信号选择一个信号。例如，预处理器110可以将两个信号的平均传递到非线性变换器120。作为另一个示例，预处理器110可以优选模拟信号采样器始发优于高于特定的发射机功率(以及反之亦然，在该发射机功率或低于该发射机功率)的发射路径数字发射信号的数字发射信号。两个信号的选择和合并可以取决于任何合适的条件。
如果预处理器110将所采样的数字发射信号传递到多于一个输入(例如，到非线性变换器120和线性变换器150二者)，则预处理器110可以将不同版本的所采样的数字发射信号提供给不同的输入。作为第一个例子，预处理器110可以将相同的信号传递到非线性变换器120和线性变换器150二者。作为第二个例子，预处理器110可以将数字信号的每第四个采样传递到非线性变换器120并且将数字信号的每一个采样传递到线性变换器150(如果该信号的非线性失真比线性失真更慢地变化，则这可能是有用的)。作为第三个例子，预处理器110可以将所采样的数字信号分离成“线性”分量和“非线性”分量，其中“线性”分量和“非线性”分量分别对应于更可能对在所接收的自干扰中的线性失真和在所接收的自干扰中的非线性失真有影响的数字信号的分量。
非线性变换器120起作用以将所采样的数字发射信号变换为非线性自干扰信号；即，表示非线性自干扰对所接收的数字信号的假设的贡献的信号。非线性自干扰的贡献可能起因于各种来源(包括在全双工无线电的RF接收机和RF发射机两者中的组件(例如，混频器、功率放大器、ADC、DAC等))。此外，非线性自干扰的贡献可以随机地或者随环境条件或输入条件(例如发射功率、周围温度等)变化。
非线性变换器120优选地通过使用适于对RF发射机、RF接收机和/或其他来源的非线性自干扰的贡献进行建模的数学模型来对所采样的数字发射信号进行变换。可以由非线性变换器120所使用的数学模型的示例包括广义记忆多项式(GMP)模型、Volterra模型以及Wiener-Hammerstein模型；非线性变换器120可以附加地或可替代地使用各模型的任何组合或集合。
非线性变换器120可以附加地或可替代地生成用于基于所采样的数字发射信号与所接收的信号(来自模拟信号采样器150、接收路径或任何其他合适的来源)的比较来对非线性自干扰的贡献进行建模的数学模型。这些模型可以被从先前已知的模型生成或者可以被使用神经网络和/或机器学习技术来创建。
适合用于在非线性变换器120中使用的许多数学模型(包括GMP模型)将非线性自干扰的贡献建模为具有不同阶的信号的和或积；例如，GMP的一般形式如下：
其中输入信号通过x[n]来表示，并且cnk表示GMP的系数。GMP的第一和捕获基于输入信号的当前值发生的非线性自干扰效应，而第二两项捕获由输入信号的过去值(pastvalue)所确定的非线性自干扰效应(被称为记忆效应)。
对于这些数学模型，k阶项的带宽通常比输入信号的带宽大k倍；例如，如果输入信号x[n]具有40MHz的带宽，则三阶项(例如，x[n]|x[n-m]|2)将占据120MHz的带宽。为了避免由混叠所引起的问题，输入信号被优选地以120MHz(比40MHz的初始Nyquist采样速率大三倍)的采样速率进行采样。随着项的数量增加，对非线性自干扰效应进行建模的能力也增加，但最小采样速率也增加以避免混叠。这带来了另一个问题；RF发射机还可以必须与该增加的采样速率匹配以便从接收的信号减去非线性数字干扰信号。例如，如果GMP模型使用七阶项，则对于相同的40MHz发射信号，RF接收机可能必须以280MHz的速率来对所接收的信号进行采样以避免混叠问题(以及同样地，发射信号可能必须被以相同的速率进行采样)。
在本发明的一个实施例中，非线性变换器120通过将被用来生成非线性干扰信号的模型分离成分量，(每个分量对应于输出阶(例如，一个分量含有x[n]项，另一个分量含有x[n]|x[n-m]|2项))来解决这些问题。这种分离的优选的结果是，对于每个模型组件来避免混叠所必需的采样速率已知为组件信号阶的函数。在本实施例中，非线性变换器包括若干变换路径121，其中的每一个可以包括上采样器122、模型组件123、滤波器124和下采样器125，如在图4中所示。每个变换路径121对应于特定阶的模型组件123；当数字发射信号被传递到变换路径121时，变换路径121首先通过将数字发射信号传递给上采样器122来对所述数字发射信号进行上采样。
上采样器122起作用以增加在数字发射信号内含有的采样的数量以便减少混叠效应。应注意的是，对于该模型的第一阶项，上采样可能不是必要的。上采样器122优选地根据线性内插来增加在数字发射信号内含有的采样的数量，但可以附加地或可替代地使用任何合适的方法。在一个示例中，上采样器122通过创建包含通过L-1(其中L为上采样因子)个零值分离的原始采样的序列以及然后将新的信号传递通过有限脉冲响应(FIR)低通滤波器来对数字发射信号进行上采样。在另一个示例中，上采样器122创建包含有通过L-1个新的采样彼此分离的原始采样的序列，其中每个新的采样被关于DAC如何将数字采样转换成模拟信号进行建模(例如，如果DAC的输出在输出之间不完全是线性的)。对于k阶的发射路径121(和模型组件123)，上采样器122优选地利用k的上采样因子来对数字发射信号进行上采样，但是可以附加地或可替代地通过任何合适的因子来对数字发射信号进行上采样。
模型组件123表示产生特定信号阶的输出的模型的部分；例如，对应于GMP模型的3阶的模型组件123可以被表示为
cn3x[n]|x[n]|2+cn3x[n]|x[n-m]|2
模型组件123优选地包括仅单阶的模型项，但可以附加地或可替代地包括多于一阶的模型项。模型组件123优选地包含来自广义记忆多项式(GMP)模型、Volterra模型、Wiener-Hammerstein模型或神经网络模型的一组表达式，但是可以附加地或可替代地包含任何合适的模型或模型的组合的一部分或全部。
模型组件123优选地将相应的上采样的数字发射信号作为输入并且输出非线性干扰信号分量。
滤波器124起作用以减少非线性干扰信号分量的带宽以为了与从RF接收机(或其他合适的来源)接收的数字信号的合并来准备非线性干扰信号分量。滤波器124优选地是被以数字方式实现的FIR低通滤波器，但可以附加地或可替代地是任何合适类型的滤波器(例如，无限脉冲响应(IIR)滤波器，基于傅立叶变换的滤波器)。滤波器124优选地减少非线性干扰信号分量的带宽以匹配从RF发射机接收的数字基带信号的带宽，但是可以附加地或可替代地起作用以限制(cap)在低于通过模型组件123产生的所有的非线性干扰信号分量的最大带宽的任何值的非线性干扰信号分量的带宽。滤波器124优选地起作用以为下采样准备非线性干扰信号分量并且去除未在所接收的基带信号中找到的非线性干扰信号分量(例如，如果RF接收机具有针对基带模拟或数字信号的相应的低通滤波器或者潜在地具有针对RF信号的相应的带通滤波器)两者。
下采样器125起作用以减少在由模型组件123生成(并且优选地由滤波器124进行滤波)的非线性干扰信号分量内含有的采样的数量。下采样器125优选地通过简单地去除在特定的时间间隔的信号(例如，每隔一个采样扔掉一个来将采样的数量减半)来对非线性干扰信号分量进行下采样，但可以附加地或可替代地通过任何合适的方法来对非线性干扰信号分量进行下采样。下采样器125优选地对非线性干扰信号分量进行下采样以匹配所接收的数字基带信号的采样速率，但是可以附加地或可替代地将非线性干扰信号分量下采样至任何合适的采样速率。
非线性干扰信号分量优选地在被发送到后处理器140之前由非线性变换器120进行合并；附加地或可替代地，非线性变换器120可以将非线性干扰信号分量传递到后处理器140而不将它们进行合并。非线性变换器120优选地通过添加它们来对非线性干扰信号分量进行合并，但是可以附加地或可替代地以任何合适的方式对它们进行合并(例如，在添加它们之前缩放各分量和/或以乘法方式对各分量进行合并)。
变换适配器130起作用以设置非线性变换器120的变换配置。变换适配器130可以附加地设置线性变换器150的变换配置(如果存在)；下面讨论非线性变换器120的变换配置的细节也优选地适用于线性变换器150的变换配置(除非另有说明)。
变换配置优选地包括由非线性变换器120使用的模型或各模型的类型以及与各模型有关的配置细节(每个单独的模型是与特定的一组配置细节配对的模型类型)。例如，一个变换配置可以设置非线性变换器120以使用具有特定的一组系数的GMP模型。如果该模型类型是静态的，则变换配置可以简单地包括模型配置细节；例如，如果该模型始终是GMP模型，则变换配置可以仅包括对于模型的系数而不是指定该模型类型的数据。
变换配置可以附加地或可替代地包括与非线性变换器120相关的其他配置细节。例如，如果非线性变换器120包括多个变换路径121，则变换适配器130可以设置这些变换路径121的数量、它们各自的模型组件123所对应的模型阶、由滤波器124所使用的滤波的类型和/或任何其他合适的细节。在一般情况下，变换配置可以包括与非线性变换器120的计算或结构有关的任何细节。
变换配置优选地由变换适配器130来选择和/或生成。变换适配器130可以通过从所存储的静态配置、从动态地生成配置进行选择、或通过任何其他合适的方式或方式的组合来设置合适的变换配置。例如，变换适配器130可以基于它们的对特定信号和/或环境条件的适用性来从三个静态的变换配置中进行选择(第一个适合于低的发射机功率，第二个适合于中等发射机功率并且第三个适合于高的发射机功率)。作为另一个示例，变换适配器130可以基于信号条件和/或环境条件动态地生成配置；GMP模型的系数被通过采用发射机功率、温度和接收机功率作为输入的公式来设置。
变换适配器130优选地基于多种输入数据设置变换配置(无论变换配置是被从一组静态的配置中选择的还是被根据公式或模型生成的)。由变换适配器130所使用的输入数据可以包括静态的环境和系统数据(例如，接收机运行特性、发射机运行特性、接收机海拔(elevation above sea-level))、动态的环境和系统数据(例如，当前的环境温度、当前的接收机温度、平均发射机功率、环境湿度)和/或系统配置数据(例如，接收机/发射机设置)、信号数据(例如，数字发射信号、RF发射信号、RF接收信号、数字接收信号)。如果系统100使用模拟信号采样器160，则变换适配器130可以附加地或可替代地将模拟信号采样器160的输出用作用于设置变换配置的输入。变换适配器130可以附加地或可替代地基于该输入数据生成和/或使用各模型来设置变换配置；例如，发射机制造商可以给出一模型来基于发射机功率预测发射机的内部温度，并且变换适配器130可以将该模型的输出(给定发射机功率)用作用于设置变换配置的输入数据。
变换适配器130可以在任何时间设置变换配置，但优选地响应于时间阈值或其它输入数据阈值被穿过来甚至变换配置。例如，变换适配器130可以根据所改变的输入数据值来每十秒重新设置变换配置。作为另一个示例，变换适配器130可以每当发射机功率阈值被穿过而重新设置变换配置(例如，每当发射机功率自上次变换配置设置增加百分之十或每当发射机功率增加超过某个静态值)。
如果系统100被连接到也具有模拟消除器的全双工无线通信系统，则变换适配器130可以与模拟消除进行协作(例如，基于来自模拟消除器的数据来设置变换配置或使变换配置设置时间与模拟消除器协调)以减少整体自干扰(或为了任何其他合适的原因)。
变换适配器130优选地调整变换配置和/或变换配置生成算法(即，动态地生成变换配置的算法)以减少对于给定的发射信号和系统/环境条件的集合的自干扰。变换适配器130可以使用分析方法、在线梯度下降方法(例如，LMS、RLMS)和/或任何其他合适的方法来对变换配置和/或变换配置生成算法进行调整。调整变换配置优选地包括基于学习而改变变换配置。在神经网络模型的情况下，这可以包括基于测试输入来改变神经网络的结构和/或加权。在GMP多项式模型的情况下，这可以包括根据梯度下降方法来优化GMP多项式系数。
变换适配器130可以基于测试输入场景(例如在由RF接收机接收的信号为已知时的场景)、其中没有输入的场景(例如，在RF接收机接收的唯一的信号是由RF发射机所发射的信号)或其中所接收到的信号为未知的场景来调整变换配置。在其中所接收的信号为未知信号的情况下，变换适配器130可以基于历史接收的数据(例如信号在十秒前看起来像的内容)或任何其他合适的信息来调整变换配置。变换适配器130可以附加地或可替代地基于所发射的信号的内容来调整变换配置；例如，如果所发射的信号被以特定的方式进行调制，则变换适配器130可以寻找在自干扰信号中的该相同调制；更具体地，变换适配器130可以对变换配置进行调整使得当自干扰信号被与数字接收信号进行合并时剩余的调制(作为自干扰的指示符)被减少(相较于先前的变换配置)。
后处理器140起作用以将由非线性变换器120所生成的非线性自干扰信号与由RF接收机接收的数字信号进行合并，如在图5中所示的。后处理器140优选地将来自非线性变换器120的非线性自干扰信号与来自全双工无线通信系统的RF接收机的数字接收信号进行合并。可选地或可替代地，后处理器140可以将来自线性变换器150的线性自干扰信号与来自全双工无线通信系统的RF接收机的数字接收信号进行合并。后处理器140可以附加地或可替代地将线性或非线性自干扰信号与任何合适的数字接收信号进行合并。进入后处理器140的数字接收信号优选地被编码，(例如，通过PSK、QAM、OFDM等被编码)来用于通过RF发射机转换为模拟信号，但可以附加地或可替代地被以任何合适方式进行编码。
后处理器140可以执行后处理来为与数字接收信号的合并准备自干扰信号；这可以包括缩放、移位、滤波和/或以其他方式修改自干扰信号。例如，后处理器140可以包括被设计以滤波掉所生成的自干扰信号的高频分量的低通滤波器(例如，以匹配RF发射机的相应的带宽)。如果系统100包括线性变换器150，则后处理器可以在对该两个信号与数字接收信号的合并进行合并(可能被加权)之前对线性变换器150和非线性变换器120的输出进行合并。后处理器140优选地将由非线性变换器120和线性变换器150输出的自干扰信号的采样速率与通过如前述的上采样和/或下采样的RF接收机的输出的采样速率进行匹配，但是可以附加地或可替代地不改变自干扰信号的采样速率或将自干扰信号的采样速率设定为与RF接收机输出的采样速率不同的采样速率。
后处理器140可以以任何合适的方式来对来自非线性变换器120的输出和来自线性变换器150(如果存在的话)的输出进行合并(包括对非线性或线性自干扰信号分量进行合并)。例如，后处理器140可以将来自非线性变换器120的输出和来自线性变换器150的输出合并作为加权和。作为另一个示例，后处理器140可以选择来自两个变换器中的一个的输出(或可以选择来自任何一个或两个的输出的子集；例如，五个非线性自干扰信号分量中的两个)。如果预处理器110分离在线性变换器150和非线性变换器120之间的数字发射信号，则后处理器140可以基于该分离(例如，通过执行结合操作，其是该分离操作的近似逆操作)来重新结合所述的数字信号。
线性变换器150起作用以将所采样的数字发射信号变换为线性自干扰信号；即，表示线性自干扰对所接收的数字信号的假设的贡献的信号。同非线性自干扰一样，线性自干扰的贡献可能起因于各种来源。非线性往往源于典型的无线发射机组件的非线性行为，而实际的无线信道往往可能在响应方面是非常线性的。虽然用较大的非线性模型来建模整个自干扰信号是可能的，但对于性能方面的原因来说，使用混合模型往往是有利的，在该混合模型中发射机(并且可能接收机)的非线性由较小的非线性模型来解释并且无线信道响应由线性模型来解释(在系统100中，这些模型可以分别被在非线性变换器120和线性变换器150中实现)。以这种方式分离各模型可以允许在被执行以生成自干扰信号的计算次数中的显著减少。另外，虽然在发射机或接收机中的非线性可以随着时间的推移(例如，在几分钟或几小时的时间段上变化)是相对稳定的，但存在于无线信道中的线性自干扰效应可以非常迅速地变化(例如，在几毫秒的时间段上)。使用分离的模型允许更简单的线性自干扰模型来被以很快的速率调谐以及被调节而不必也调谐以及调节在计算上更复杂的非线性自干扰模型。该概念可以被扩展为具有对于发射机和接收机的单独的非线性模型，如在图6中所示的。
线性变换器150优选地通过使用适于对RF发射机、RF接收机、无线信道和/或其他来源的线性自干扰的贡献进行建模的数学模型来对所采样的数字发射信号进行变换。可以由线性变换器150所使用的数学模型的示例包括广义记忆多项式(GMP)模型、Volterra模型以及Wiener-Hammerstein模型；非线性变换器120可以附加地或可替代地使用各模型的任何组合或集合。
线性变换器150可以附加地或可替代地生成用于基于所采样的数字发射信号与所接收的信号(来自模拟信号采样器150、接收路径或任何其他合适的来源)的比较来对线性自干扰的贡献进行建模的数学模型。这些模型可以被从先前已知的模型中生成，或者可以被使用神经网络和/或机器学习技术来创建。
模拟信号采样器160起作用以将被从RF发射信号(和/或基带或中频模拟信号)转换的数字信号提供到系统100。该数字信号不同于该数字发射信号之处在于，它可能含有由数字发射信号到RF发射信号(和/或基带或中频模拟发射信号)并且再次返回的转换所导致的非线性，但也不同于RF接收信号，其在于它由不同的信号路径所导致(例如，模拟信号在到达天线之前被采样)。因此，模拟信号采样器160可以被用来将该数字发射信号可能不包含的信息提供给非线性变换器120、线性变换器150和/或变换适配器130。模拟信号采样器160输出优选地由预处理器110引导到合适的来源，但模拟信号采样器160可以附加地或可替代地输出到系统100的任何合适的部分(包括非线性变换器120和/或变换适配器130)。
在优选实施例的一个变型中，系统100包括数字预失真电路(DPD)170，如在图7中所示。由于在全双工无线通信系统中的非线性的大部分起因于RF发射机的组件，并且这些非线性可能有助于RF发射机的所减少的功率效率，减少RF发射信号的非线性分量可能是有利的(从增加发射机效率的角度和为了减少所需要的非线性自干扰消除的量两者)。如在图8A中所示是在将数字发射信号转换为RF发射信号时发生的非线性失真的一个例子。这样做的一种方式涉及对数字发射信号进行预失真，使得在数字发射信号中的失真用来校正由RF发射机在将数字发射信号转换为RF发射信号时引入的失真，如在图8B中所示。
DPD 170优选地采用来自RF发射机的输出的采样(其可以是数字或模拟的)来测量在RF发射机输出中固有的非线性。DPD 170优选地接收来自模拟信号采样器160的采样，但可以附加地或可替代地从任何合适的来源接收它们。基于RF发射机输出采样，DPD 170对数字发射信号进行变换以创建在该信号中的“逆”非线性(如在图8B中所示)。这种“逆”非线性在由RF发射机进行进一步变换时(在将数字发射信号转换为RF发射信号的过程中)减少了存在于最终的RF发射信号中的非线性。
由DPD 170或其他合适的来源所提供的预失真(或其他线性化技术)可以被利用以减少数字自干扰消除的复杂性。通过在数字发射信号路径中在预处理器110之后放置DPD170(如在图7中所示)，在接收信号路径中的非线性被减少，并且另外，非线性变换器120不需要对数字发射信号进行变换以去除由DPD 170引入的非线性(因为如果DPD 170在数字发射信号路径中存在于预处理器110之前，则它可能需要)。
2.用于非线性数字自干扰消除的方法
如在图9中所示，用于非线性数字自干扰消除的方法200包括接收数字发射信号S210，根据变换配置S220来将数字发射信号变换为非线性自干扰信号，以及将非线性自干扰信号与数字接收信号进行合并S230。方法200可以附加地包括对数字发射信号进行预处理S215，将数字发射信号变换为线性自干扰信号S225，动态地调整变换配置S240和/或对数字发射信号进行数字预失真S250。
方法200起作用以通过消除存在于由所接收的RF发射所引起的数字信号中的自干扰的非线性分量来减少在全双工无线通信系统中的自干扰。非线性数字自干扰消除可以提高以许多运行模式的全双工无线通信系统的性能；特别是以其中全双工无线通信系统的组件以实质上非线性状态运行的运行模式(例如被设计成最大化发射功率、功率效率等的运行模式)。方法200通过对数字发射信号进行采样来减少在全双工无线通信系统中的非线性数字自干扰(步骤S210)。所接收的数字发射信号可以在步骤S215期间被预处理(可能被处理成线性和非线性分量)，在此之后，数字发射信号可以被根据变换配置变换为非线性自干扰信号(步骤S220)，并且可选地还被变换为线性自干扰信号(步骤S225)。自干扰信号然后与全双工无线通信系统的数字接收信号进行合并(步骤S230)以便减少存在于由无线通信系统所接收的信号中的自干扰信号。方法200还可以包括动态地调整变换配置(步骤S240)以便增加归因于非线性自干扰变换的自干扰减少的有效性和/或在无线通信信号的发射机之前对数字发射信号进行数字预失真(步骤S250)以便减少存在于所接收的数字发射信号中的非线性自干扰的量(这可以减少对于在步骤S220、S225和/或S240中的计算所需的计算能力)。
方法200优选地由系统100来实现，但可以附加地或可替代地由与全双工无线通信系统一起使用的用于非线性数字自干扰消除的任何合适的系统来实现。附加地或可替代地，方法200可以被使用主动感测系统(例如，雷达)、有线通信系统、无线通信系统和/或任何其他合适的系统(包括其中发射频带和接收频带在频率上相近但不重叠的通信系统)来实现。
步骤S210包括接收数字发射信号。步骤S210起作用以提供旨在由全双工无线通信系统进行发射的数字信号使得该信号可以被用来去除在全双工无线通信系统接收机处的自干扰。在S210中所接收的数字发射信号优选地包括起源于电子设备、目的地为全双工无线电(或其他的全双工无线通信系统)的RF发射机的数字信号。在S210中所接收的数字发射信号可以附加地或可替代地包括被从模拟发射信号(例如，全双工无线电的RF发射机的RF发射信号)或从任何其他合适的来源转换的数字发射信号。在S210中接收的数字发射信号优选地被编码(例如，通过PSK、QAM、OFDM等被编码来用于通过RF发射机转换为模拟信号，但可以附加地或可替代地被以任何合适方式进行编码。
步骤S215包括对数字发射信号进行预处理。步骤S215起作用以执行对在S210中所接收的数字发射信号的初始处理(如果需要的话)。步骤S215优选地包括对在S210中接收的所有数据进行预处理；附加地或可替代地，S215可以包括对数字发射信号数据的子集进行采样；例如，如果数字发射信号具有40MHz的本地采样速率，则S215可以包括每隔一个采样丢弃一个作为对应于20MHz的采样速率的预处理的一部分。步骤S215可以附加地或可替代地包括对数字发射信号进行上采样或下采样以增加或降低采样速率。在一个实例中，S215包括修改数字发射信号的采样速率以匹配全双工无线电的RF接收机的采样速率。
在一种实现中，S215包括通过去除不太可能实质上影响非线性变换的结果的信息来修改数字发射信号。这可以包括例如如果信号分量不表示在先前的信号分量上的高于某个变化阈值的变化，则去除所述信号分量。作为另一个示例，如果数字发射信号对应于输出模拟信号的特定幅度，则对应于低于某个幅度阈值的幅度的数字信号数据可以被去除。
如果多个数字发射信号被在S210中接收(例如，来自在RF发射机之前的发射线路和模拟信号采样器两者)，则S215可以包括以任何合适的方式来对信号进行合并或者可以优于另一个信号选择一个信号。例如，两个信号可以被通过取这两个信号的平均或对它们进行求和来进行合并。作为另一个示例，S215可以包括选择始发优于高于特定的发射器功率(以及反之亦然在该发射器功率或低于该发射器功率)的发射路径数字发射信号的数字发射信号的模拟信号采样器。
步骤S215可以附加地或可替代地执行任何预处理以为了非线性和/或线性变换来准备数字发射信号。这可以包括缩放，移位和/或以其他方式修改数字发射信号。如果数字发射信号经受作为方法200的一部分的多于一种类型的变换(例如线性变换和非线性变换二者)，则S215可以包括针对不同的变换类型提供不同版本的数字发射信号。作为第一个示例，S215可以包括针对线性变换和非线性变换提供相同的信号。作为第二个示例，S215可以包括针对非线性变换提供数字信号的每第四个采样并且针对线性变换提供数字信号的每一个采样(如果该信号的非线性失真比线性失真变化更慢的话，则这可能是有用的)。作为第三个例子，S215可以包括将所采样的数字信号分离成“线性”分量和“非线性”分量，其中“线性”分量和“非线性”分量分别对应于更可能对在所接收的自干扰中的线性失真和在所接收的自干扰中的非线性失真有影响的数字信号的分量。
步骤S220包括根据变换配置来将数字发射信号变换为非线性自干扰信号。步骤S220起作用以将数字发射信号变换为非线性自干扰信号；即，表示非线性自干扰对于所接收的数字信号的假设的贡献的信号。非线性自干扰的贡献可以起因于各种来源(包括了在全双工无线电的RF接收机和RF发射机两者中的组件(例如，混频器、功率放大器、ADC、DAC等))。此外，非线性自干扰的贡献可以随机地或者随环境或输入条件(例如发射功率、周围温度等)变化。
步骤S220优选地包括通过使用实质上类似于在系统100的描述中描述的那些数学模型的数学模型来对数字发射信号进行变换，但是可以附加地或可替代地根据任何模型或模型的集合来对数字发射信号进行变换。步骤S220可以附加地或可替代地包括生成用于基于所采样的数字发射信号与所接收的信号(来自模拟信号采样、接收路径或任何其他合适的来源)的比较来对非线性自干扰的贡献进行建模的模型。
在本发明的一个实施例中，S220通过使用类似于系统100描述中的一个的阶分离模型来对数字发射信号进行变换，如图10中所示。在此实施例中，S220可以包括根据变换路径来对数字发射信号进行变换，其中每个变换路径对应于阶分离模型的分量。步骤S220优选地包括针对每个变换路径来同时并行对数字发射信号进行变换，但是可以附加地或可替代地串行对它们进行变换和/或在不同的时间对它们进行变换。虽然S220优选地包括针对每个变换路径来对相同的数字发射信号进行变换，但是数字发射信号可以附加地或可替代地被以任何合适的方式进行处理(例如，S220可以包括将数字发射信号分离为各分量并且将单独的分量传递到每个变换路径)。
对于每个变换路径，S220优选地包括对数字发射信号进行上采样S221，用模型组件对数字发射信号进行变换S222，对经变换的信号进行滤波S223，以及对经变换的信号进行下采样S224。附加地或可替代地，S220可以仅包括用模型组件对数字发射信号进行变换S222和/或对经变换的信号进行滤波S223(如用一阶模型组件)。步骤S220优选地还包括合并经变换的信号以形成单一的非线性自干扰信号，但可以附加地或可替代地不合并经变换的信号。步骤S220优选地通过添加非线性干扰信号分量来对它们进行合并，但是可以附加地或可替代地以任何合适的方式对它们进行合并(例如，在添加各分量之前缩放它们和/或以乘法方式对各分量进行合并)。
对数字发射信号进行上采样S221起作用以增加在数字发射信号内含有的采样的数量以便减少混叠效应。应注意的是，对于该模型的第一阶项，上采样可能不是必要的。步骤S221优选地根据线性内插来增加在数字发射信号内含有的采样的数量，但可以附加地或可替代地使用任何合适的方法。在一个示例中，S221包括通过创建包含通过L-1(其中L为上采样因子)个零值分离的原始采样的序列以及然后将新的信号传递通过有限脉冲响应(FIR)低通滤波器来对数字发射信号进行上采样。在另一个示例中，S221包括创建包含通过L-1个新的采样彼此分离的原始采样的序列，其中每个新的采样被关于DAC如何将数字采样转换成模拟信号进行建模(例如，如果DAC的输出在输出之间不是完全线性的。对于k阶的发射路径(和模型组件)，S221优选地包括用k的上采样因子来对数字发射信号进行上采样，但是可以附加地或可替代地通过任何合适的因子来对数字发射信号进行上采样。
用模型组件对数字发射信号进行变换S222起作用以基于产生特定信号阶的输出的模型的部分来将数字发射信号变换为非线性干扰信号分量；例如，对应于GMP模型的3阶的模型组件可以被表示为
cn3x[n]|x[n]|2+cn3x[n]|x[n-m]|2
模型组件优选地包括仅单阶的模型项，但可以附加地或可替代地包括多于一阶的模型项。模型组件优选地包含来自广义记忆多项式(GMP)模型、Volterra模型、Wiener-Hammerstein模型或神经网络模型的一组表达式，但是可以附加地或可替代地包含任何合适的模型或模型的组合的一部分或全部。
对经变换的信号进行滤波S223起作用以减少非线性干扰信号分量的带宽以为了与从RF接收机(或其他合适的来源)接收的数字信号进行合并而准备非线性干扰信号分量。滤波优选地被使用以数字实现的FIR低通滤波器来实现，但可以附加地或可替代地使用任何合适类型的滤波器(例如，无限脉冲响应(IIR)滤波器、基于傅立叶变换的滤波器)。步骤S223优选地包括减少非线性干扰信号分量的带宽以匹配从RF发射机接收的数字基带信号的带宽，但是可以附加地或可替代地起作用以限制在低于通过模型组件生产的所有的非线性干扰信号分量的最大带宽的任何值的非线性干扰信号分量的带宽。步骤S223优选地起作用以为下采样准备非线性干扰信号分量以及去除未在所接收的基带信号中找到的非线性干扰信号分量两者(例如，如果RF接收机针对基带模拟或数字信号具有相应的低通滤波器，或者针对RF信号潜在地具有相应的带通滤波器)。
对经变换的信号进行下采样S224起作用以降低在非线性干扰信号分量内含有的采样的数量。步骤S224优选地包括通过简单地去除在特定的时间间隔的信号(例如，每隔一个采样扔掉一个来将采样的数量减半)来对非线性干扰信号分量进行下采样，但可以附加地或可替代地通过任何合适的方法来对非线性干扰信号分量进行下采样。步骤S224优选地对非线性干扰信号分量进行下采样以匹配所接收的数字基带信号的采样速率，但是可以附加地或可替代地将非线性干扰信号分量下采样至任何合适的采样速率。
步骤S225包括将数字发射信号变换为线性自干扰信号。步骤S225起作用以将所采样的数字发射信号变换为线性自干扰信号；即，表示线性自干扰对于所接收的数字信号的假设的贡献的信号。同非线性自干扰一样，线性自干扰的贡献可以起因于各种来源。非线性往往源于典型的无线发射机组件的非线性行为，而实际的无线信道常常可能在响应方面是非常线性的。虽然用较大的非线性模型来建模整个自干扰信号是可能的，但是针对性能原因使用混合模型往往是有利的，在该混合模型中发射机(和潜在的接收机)的非线性由较小的非线性模型来解释并且无线信道响应由线性模型来解释。以这种方式分离各模型可以允许在被执行以生成自干扰信号的计算次数中的显著减少。另外，虽然在发射机或接收机中的非线性可以随着时间的推移(例如，在几分钟或几小时的时间段上变化)是相对稳定的，但是存在于无线信道中的线性自干扰效应可以非常迅速地变化(例如，在几毫秒的时间段上)。使用分离模式允许更简单的线性自干扰模型被以很快的速率调谐以及调节，而不必也调谐以及调节在计算上更复杂的非线性自干扰模型。这个概念可以被扩展成针对发射机和接收机具有单独的非线性模型，如在图6中所示。
步骤S225优选地包括通过使用适于对RF发射机、RF接收机、无线信道和/或其他来源的线性自干扰的贡献进行建模的数学模型来对所采样的数字发射信号进行变换。可以被使用的数学模型的示例包括广义记忆多项式(GMP)模型、Volterra模型以及Wiener-Hammerstein模型；S225可以附加地或可替代地包括使用各模型的任何组合或集合。
步骤S230包括将非线性自干扰信号与数字接收信号进行合并。步骤S230起作用以将非线性自干扰信号与由RF接收机所接收的数字信号进行合并。步骤S230优选地包括将非线性自干扰信号与来自全双工无线通信系统的RF接收机的数字接收信号进行合并；附加地或可替代地，S230可以包括将线性自干扰信号与来自全双工无线通信系统的RF接收机的数字接收信号进行合并。步骤S230可以附加地或可替代地包括将线性或非线性自干扰信号与任何合适的数字接收信号进行合并。
步骤S230可以包括执行后处理以为了与数字接收信号进行合并而准备自干扰信号；这可以包括缩放、移位、滤波和/或以其他方式修改自干扰信号。例如，S230可以包括用被设计以滤波掉高频分量(例如，以匹配RF发射机的相应的带宽)的低通滤波器来处理自干扰信号。步骤S230可以包括通过如前述的上采样和/或下采样来将自干扰信号的采样速率与RF接收机的输出的采样速率进行匹配，但是可以附加地或可替代地不改变自干扰信号的采样速率或将自干扰信号的采样速率设定为与RF接收机输出的采样速率不同的采样速率。
步骤S230可以包括以任何合适的方式来对线性自干扰信号和非线性自干扰信号进行合并(包括对非线性自干扰信号分量或线性自干扰信号分量进行合并)。例如，S230可以包括将线性自干扰信号和非线性自干扰信号合并为加权和。
步骤S240包括动态地调整变换配置。步骤S240起作用以基于在信号或环境条件中的变化来更新和/或改变在非线性变换中使用的变换配置(和潜在地还有线性变换的参数)。变换配置优选地是如在系统100描述中所描述的，但可以附加地或可替代地包含对应于在S220和S225中被执行的非线性或线性信号变换的任何的参数或参数集合。
动态地调整变换配置S240可以包括通过从所存储的静态配置、从生成新的变换配置进行选择或通过任何其他合适的方式或方式的组合来设置所更新的变换配置。例如，S240可以包括基于它们的对特定信号和/或环境条件的适用性来从三个静态的变换配置中进行选择(第一个适合于低的发射机功率，第二个适合于中等发射机功率并且第三个适合于高的发射机功率)。作为另一个示例，S240可以包括基于信号和/或环境条件来生成更新的配置；如果GMP模型被在非线性变换中使用，则GMP模型的系数可以由采用发射机功率、温度和接收机功率作为输入的公式来计算。
步骤S240可以包括基于多种输入数据来设置变换配置(无论变换配置是被从一组静态配置中选择的还是被根据公式或模型生成的)。输入数据可以包括静态的环境和系统数据(例如，接收机运行特性、发射机运行特性、接收机海拔)、动态的环境和系统数据(例如，当前的周围温度、当前的接收机温度、平均发射机功率、周围湿度)和/或系统配置数据(例如，接收机/发射机设置)、信号数据(例如，数字发射信号、RF发射信号、RF接收信号、数字接收信号)。
步骤S240可以被在任何时间执行，但是优选地被响应于时间阈值或其它输入数据阈值被穿过而被执行。例如，S240可以根据所改变的输入数据值来每十秒调整变换配置。作为另一个示例，变换配置可以每当发射机功率阈值被穿过而被重新设置(例如，每当发射机功率自上次变换配置设置增加百分之十，或每当发射机功率增加超过某个静态值)。
步骤S240可以附加地或可替代地包括与全双工无线电(如果存在的话)的模拟消除方法进行协调；例如，基于模拟消除数据来调整变换配置，或基于模拟消除配置来协调变换配置设置次数以降低整体自干扰(或为了任何其他合适的原因)。
步骤S240优选地调整变换配置以减少对于给定的发射信号和系统/环境条件的集合的自干扰。步骤S240可以使用分析方法、在线梯度下降方法、最小均方(LMS)方法、递归最小二乘(RLS)方法、正规化和约束解算器方法(例如LASSO)和/或任何其他合适的方法来调整变换配置和/或变换配置生成算法。LMS方法可以包括正规化，一个示例LMS方法包括漏LMS；RLS方法也可以包括正规化。调整变换配置优选地包括基于学习而改变变换配置。在神经网络模型的情况下，这可以包括基于测试输入来改变神经网络的结构和/或加权。在GMP多项式模型的情况下，这可以包括根据梯度下降方法来优化GMP多项式系数。
步骤S240可以附加地或可替代地包括基于测试输入场景(例如，在由RF接收机所接收的信号为已知时的场景)、其中没有输入的场景(例如，在RF接收机接收的唯一的信号是由RF发射机所发射的信号)或其中所接收的信号为未知的场景来调整变换配置。在其中所接收的信号为未知信号的情况下，变换配置可以被基于历史接收的数据(例如，信号在十秒前看起来像的内容)或任何其他合适的信息来进行调整。变换配置可以附加地或可替代地被基于所发射的信号的内容来进行更新。
步骤S250包括使用数字预失真电路来对数字发射信号进行数字预失真。步骤S250起作用以增加发射机效率及/或减少由全双工无线电所需的非线性自干扰消除的量。由于在全双工无线通信系统中的非线性的大部分起因于RF发射机的组件，并且这些非线性可能有助于RF发射机的所减少的功率效率，减少RF发射信号的非线性分量可能是有利的(从增加发射机效率的角度和为了减少所需要的非线性自干扰消除的量两者)。如在图8A中所示的是在将数字发射信号转换为RF发射信号时发生的非线性失真的示例。这样做的一种方式涉及对数字发射信号进行预失真，使得在数字发射信号中的失真用来校正由RF发射机在将数字发射信号转换为RF发射信号时引入的失真，如在图8B中所示。
步骤S250优选地包括采用来自RF发射机的输出的采样(其可以是数字或模拟的)来测量在RF发射机输出中固有的非线性。基于RF发射机输出采样，数字发射信号被变换以创建在信号中的“逆”非线性(如在图8B中所示)。这种“逆”非线性在由RF发射机进行进一步变换时(在将数字发射信号转换为RF发射信号的过程中)减少了存在于最终的RF发射信号中的非线性。
预失真(或其他线性化技术)可以被利用以减少数字自干扰消除的复杂性。通过在信号路径中的预处理后执行预失真，如在图7中所示，在接收信号路径中的非线性被减少，并且另外，非线性变换不需要对数字发射信号进行变换以去除由数字预失真引入的非线性。
步骤S250可以附加地或可替代地包括调整数字预失真电路以考虑到变化的RF发射信号失真特性。调整数字预失真电路优选地被使用与被用来更新变换配置的那些技术实质上类似的技术来完成，但可以附加地或可替代地被使用任何合适的技术或系统来执行。数字预失真电路的预失真特性优选地被根据全双工无线通信系统的RF发射信号的采样来进行调整，但是可以附加地或可替代地被根据任何合适的输入来进行调整。
优选实施例及其变型的方法可以被至少实现部分地体现和/或实现为被配置成接收存储计算机可读指令的计算机可读介质的机器。各指令优选地由优选地与用于非线性自干扰消除的系统集成的计算机可执行组件来执行。计算机可读介质可以被存储在任何合适的计算机可读介质(诸如RAM、ROM、闪存、EEPROM、光学设备(CD或DVD)、硬盘驱动器、软盘驱动器或任何合适的设备)上。计算机可执行组件优选地是通用或专用处理器，但任何合适的专用硬件或硬件/固件组合设备可以可替代地或附加地执行各指令。
如本领域技术人员将从前面的详细描述中并且从附图和权利要求中认识到的，可以对本发明的优选实施例做出修改和变化，而不脱离在所附权利要求中所限定的本发明的范围。

Claims (14)

1.一种用于非线性数字自干扰消除的系统，包括：
●预处理器，其被通信地耦合到全双工无线通信系统的数字发射信号，所述预处理器从所述数字发射信号生成第一预处理的数字发射信号和第二预处理的数字发射信号；
●非线性变换器，其根据变换配置将所述第一预处理的数字发射信号变换为非线性自干扰信号；其中，所述非线性变换器包括第一变换路径和第二变换路径；
其中，所述第一变换路径包括从所述第一预处理的数字发射信号生成一阶非线性自干扰信号分量的模型组件；
其中，所述第二变换路径包括对所述第一预处理的数字发射信号按三倍进行上采样以创建上采样的信号的上采样器、从所述上采样的信号生成三阶非线性自干扰信号分量的模型组件、从所述三阶非线性自干扰信号分量中去除不期望的高频分量的低通滤波器和对所述三阶非线性自干扰信号分量按三分之一倍进行下采样的下采样器；
●变换适配器，其设置所述非线性变换器的变换配置；以及
●后处理器，其将所述非线性自干扰信号与所述全双工无线通信系统的数字接收信号进行合并；
其中，所述一阶非线性自干扰信号分量和经滤波和下采样的所述三阶非线性自干扰信号分量被合并以创建所述非线性自干扰信号。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述非线性变换器从所述一阶非线性自干扰信号分量和所述经滤波和下采样的所述三阶非线性自干扰信号分量的加权和创建所述非线性自干扰信号。
3.根据权利要求1所述的系统，还包括线性变换器，所述线性变换器根据变换配置将所述第二预处理的数字发射信号变换为线性自干扰信号。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述第一预处理的数字发射信号和所述第二预处理的数字发射信号是相同的信号。
5.根据权利要求3所述的系统，其中，所述预处理器将所述数字发射信号分离成非线性分量和线性分量，其中，所述第一预处理的数字发射信号由所述非线性分量组成，并且所述第二预处理的数字发射信号由所述线性分量组成。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述非线性变换器采用广义记忆多项式模型。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述变换配置包括广义记忆多项式系数，并且所述广义记忆多项式系数由所述变换适配器根据梯度下降优化算法来调整。
8.根据权利要求1所述的系统，还包括对所述数字发射信号执行数字预失真并且将预失真的数字发射信号传递到所述全双工无线通信系统的发射机的数字预失真电路和将经所述发射机从所述预失真的数字发射信号生成的RF发射信号的采样提供给所述系统的模拟信号采样器，其中，所述RF发射信号的采样被用来调节所述数字预失真电路。
9.一种用于非线性数字自干扰消除的方法，包括：
●接收全双工无线通信系统的数字发射信号；
●根据变换配置将所述数字发射信号变换为非线性自干扰信号；其中，变换所述数字发射信号包括：生成第一非线性自干扰信号分量和第二非线性自干扰信号分量，并且合并所述第一非线性自干扰信号分量和所述第二非线性自干扰信号分量以创建所述非线性自干扰信号；其中，生成所述第一非线性自干扰信号分量包括用一阶模型组件处理所述数字发射信号，并且生成所述第二非线性自干扰信号分量包括：对所述数字发射信号按三倍进行上采样以创建上采样的信号，用三阶模型组件处理所述上采样的信号生成三阶非线性自干扰信号分量，对所述三阶非线性自干扰信号分量进行滤波，并且对滤波后的所述三阶非线性自干扰信号分量按三分之一倍进行下采样；以及
●将所述非线性自干扰信号与所述全双工无线通信系统的数字接收信号进行合并。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括基于所述非线性自干扰信号和所述数字接收信号动态地调整所述变换配置。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，调整所述变换配置包括根据梯度下降算法来调整所述变换配置。
12.根据权利要求9所述的方法，还包括将所述数字发射信号预处理为线性数字发射信号和非线性数字发射信号，还包括将所述线性数字发射信号变换为线性自干扰信号，其中，将所述数字发射信号变换为非线性自干扰信号包括将所述非线性数字发射信号变换为所述非线性自干扰信号。
13.根据权利要求9所述的方法，还包括使用数字预失真电路来对所述数字发射信号进行数字预失真。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述数字预失真电路被根据所述全双工无线通信系统的RF发射信号的采样来进行调整。
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