基于無人機雙路移動中繼通信的干擾抑制*

楊潤豐，駱春波，張依群

(1.東莞職業技術學院 電子工程系， 廣東 東莞 523808； 2.英國?？巳卮髮W 數學與計算機科學系， 英國 EX4 4QF)

0 引言

近年來，無人機組在遠程交互式控制中得到廣泛應用[1-2]。由于無人機應用環境的復雜性，無人機組通信的持續連接和數據傳輸問題受到了約束。對無人機組的通信采用移動中繼通信方式實現無人機組與地面基站的通信系統的連接、數據和信息同步[3]。無人機與移動中繼形成了一個合作通信網絡，可以保障無人機組和地面基站間的數據傳輸，克服了持續連接系統的覆蓋范圍低的缺點。雙路移動中繼網絡利用額外的中繼節點，構成一個虛擬的全雙工中繼傳輸，從而能大大提高頻譜效率。

源節點和中繼節點在同時進行數據傳輸時，中繼節點不僅從源節點接收數據，還從其他中繼接收數據。中繼間干擾的形成來源于中繼的數據，隨后傳遞給目標節點。這種中繼間干擾被視為噪聲，并且會導致系統傳輸性能明顯下降[4]。因此，中繼間干擾的抑制措施非常重要。干擾抑制的措施一般在中繼節點或目標節點進行。文獻[5]提出在目標節點采用部分干擾抵消方法對直接路徑傳輸的雙路中繼系統的中繼間干擾進行抑制，但此方法依賴于對先前數據符號的成功檢測，容易受到錯誤傳播的影響，并且計算復雜度大和存儲器需求量大。針對移動中繼終端的低復雜度計算需求，本文著重分析研究在目標節點實施中繼間干擾抑制措施，提出全干擾對消的方法，把中繼間干擾計算轉化為在目標節點中接收信號的單一迭代項。這樣中繼間干擾抑制可不依賴于先前符號的檢測，只需要存儲先前接收的信號瞬時值。這使全干擾對消的方法更加有效和更容易實現。此外，通過提出的數據檢測方案，把全干擾對消方法應用在系統的直接路徑傳輸中。

1 系統模型

無人機雙路移動中繼通信方案如圖1所示。無人機組在集合點通過中繼無人機1或中繼無人機2輸送數據給基站。此方案可看作為一個源節點S、一個目標節點D和兩個中繼節點R1和R2。如圖2所示，在奇數時隙，S輸送數據給R1和D。此時，R2在第(n-1)時隙把從S接收的數據轉送給D。在偶數時隙，S輸送數據給R2和D，并且R1轉送數據給D。

圖1 無人機雙路移動中繼通信模型

圖2 無人機雙路移動中繼通信方案

假設信道為塊衰落特性。hsr1、hsr2和hsd分別是從S到R1、R2和D的信道增益。hr1r2和hr2r1別是從R1到R2和R2到R1的中繼間信道增益。hr1d和hr2d分別是從R1到D和R2到D的信道增益。假設從S到兩個中繼與兩個中繼到D的衰減變化相同，并且中繼間信道對稱。當時隙為奇數n(n≠1)時，目標節點D的接收信號表示為：

yd(n)=hsdxs(n)+hr2dβr2hsr2xs(n-1)+hr2dβr2·hr1r2xr1(n-1)+(hr2dβr2wr2(n-1)+wd(n))

(1)

式中右邊第一項和第二項分別表示從直接路徑和中繼路徑傳輸的信息符號，第三項表示中繼間干擾，最后兩項表示噪聲。βr2是R2的放大系數。wr2(n-1)是R2在第(n-1)時隙的噪聲。

假設S、R1和R2的傳輸功率分別為Ps、Pr1和Pr2，則Pr1=αr1Ps,Pr2=αr2Ps，其中αr1和αr2分別是R1和R2的功率放大系數，并滿足E[|xr2(n)|2]≤Pr2。由于放大轉發協議具有較低的復雜性，因此其在處理干擾抑制方面比其他廣泛使用的解碼轉發協議更靈活[6]。在中繼通信中應用放大轉發協議，可推導出：

(2)

當時隙索引n是偶數，S傳輸給R2和D，R1傳輸給D，那么D的接收信號可表示為：

yd(n)=hsdxs(n)+hr1dβr1hsr1xs(n-1)+hr1dβr1·hr1r2·xr2(n-1)+(hr1dβr1wr1(n-1)+wd(n))

(3)

并且：

(4)

在某些系統中，源節點和目的節點之間不存在直接路徑或者直接路徑信號太弱導致無法檢測。中繼節點接收和發送的信號不變，但到達目的地的接收信號應表達為：

yd(n)=hr2dxr2(n)+wd(n)

(5)

2 干擾抑制

2.1 全干擾對消

在目標節點采用全干擾對消方法對中繼間干擾進行抑制。設目標節點已知每個傳輸路徑的信道狀態信息，在(n-1)時隙，第n個接收信號可表示為：

(6)

其中w′(n)是噪聲項，可表示為：

(7)

從式(6)右邊第三項可以看出，中繼間干擾在目標節點接收信號表現為單個遞歸項。如果yd(n-1)在目標節點(n-1)時隙進行存儲計算，從式(6)中通過減去hr2dβr2hr1r2/yd(n-1)項，實現中繼間干擾的消除。此時，中繼間干擾消除后的接收信號為：

(8)

式中xs(n)和xs(n-1)分別是通過直接路徑和中繼路徑傳輸的信息數據。

同理，當時隙n為偶數時，消除中繼間干擾后的接收信號為：

(9)

其中

(10)

將式(8)和式(9)以統一形式表示為：

y′d(n)=hsdxs(n)+B(n)xs(n-1)+w′(n)

(11)

其中

并且Bo=hr2dβr2(hsr2-hr1r2hsd/hr1d)，Be=hr1dβr1(hsr1-hr1r2hsd/hr1d)。若目標節點與源節點間沒有直接路徑的傳輸，則hsd為0。

按(n+ 1)時隙對y′d(n)進行堆棧運算，其向量表達式為：

(12)

其中

2.2 數據檢測

若目標節點與源節點之間沒有直接路徑的傳輸，數據檢測可采用最小均方誤差計算獲得。相反，對于目標節點與源節點之間的直接路徑傳輸，式(11)中xs(n)是通過直接路徑發送的當前數據，xs(n-1)是通過中繼路徑發送的先前數據。

假設總共有N個數據包，且N為偶數。在第一個時隙(n=1)，因為中繼節點還沒有傳輸數據，目標節點只接收來自源節點的數據。在最后一個時隙(n=N+1)，因為N個數據符號全部被發送，源節點停止傳輸，源節點只接收中繼節點的最后數據幀符號。接收信號在目標節點經全干擾對消處理后的待檢測數據可列為：

n=1:y′d(1)=hsdxs(1)+w′(1)

n=2:y′d(2)=hsdxs(2)+Bexs(1)w′(2)

?

n=N:y′d(N)=hsdxs(N)+Bexs(N-1)w′(N)

n=N+1:y′d(N+1)=Boxs(N)w′(N+1)

然后分別使用前向跟蹤、后向跟蹤和最大比合并方法檢測數據。

數據合并法：利用前向跟蹤數據檢測所得的yf(N)和后向跟蹤數據檢測所得的yb(N)以最大比合并的方式實現數據檢測，如公式(13)所示，最后檢測數據的估算為ys(n)的軟判斷值。

(13)

公式(11)的性能增益由hsd和B(n)之間關系或分別由xs(n)和xs(n-1)的系數決定。由于B(n)是hsd的函數，非零值的信道增益hr1r2、hsd和B(n)并不相互獨立。也就是說，在全干擾對消算法中利用yd(n-1)減去yd(n)的處理會讓來自中繼路徑的接收信號受到直接路徑的干擾影響。當hr1r2≠0時，最大比合并才可獲最優值。相反，如果所有信道的信道系數是具有零均值的相同獨立分布變量，可得E[hsdB(n)]=0，hsd與B(n)相互不相關。這說明使用最大比合并法可達到合理的性能增益。

3 實驗與分析

對不同方法測試所得誤碼率性能進行比較，如圖3所示，其中“部分干擾對消-中繼”表示測試系統只通過中繼路徑傳輸，利用部分干擾對消算法實現干擾抑制；“全干擾對消-中繼”表示測試系統只通過中繼路徑傳輸，利用全干擾對消算法實現干擾抑制；“全干擾對消-直接-前向”表示測試系統有通過直接路徑傳輸，利用全干擾對消算法和前向數據檢測實現干擾抑制；“全干擾對消-直接-后向”表示測試系統有通過直接路徑傳輸，利用全干擾對消算法和后向數據檢測實現干擾抑制；“全干擾對消-直接-合并”表示測試系統有通過直接路徑傳輸，利用全干擾對消算法和最大比合并數據檢測實現干擾抑制；“無干擾”表示系統在不受任何干擾情況下進行傳輸，相當于公式(11)中的xs(n)和xs(n-1)兩項被去除后的現象表現。

圖3 不同方法所得的誤碼率性能比較

從圖3中可以看到，所有“全干擾對消”的識碼率性能優于“部分干擾對消”的識碼率性能?！叭蓴_對消-直接-前向”和“全干擾對消-直接-后向”兩種方法所得的識碼率性能相近，主要原因是所有信道的平均信道增益相同。“全干擾對消-直接-前向”和“全干擾對消-直接-后向”兩種方法的性能分別取決于直接路徑和中繼路徑的傳輸?！叭蓴_對消-直接-后向”方法能從中繼路徑中分離出接收的信號。沒有通過直接路徑傳輸的“全干擾對消-中繼”方法可以用作“全干擾對消-直接-后向”的性能比較參照。然而，從圖3中還可看到“全干擾對消-中繼”的性能比“全干擾對消-直接-后向”的性能稍好一些。這是因為“全干擾對消-中繼”方法利用了yd(n-1)減去yd(n)的處理方式，這會讓從中繼路徑中接收的信號被直接路徑干擾影響。另外，后向檢測方法存在檢測誤差。但總的來看，這兩種方法的誤碼率性能差異很小，表明后向檢測方法對于從中繼路徑中分離接收信號是有用的?！叭蓴_對消-直接-合并”方法使系統的識碼率性能高于“全干擾對消-直接-前向”和“全干擾對消-直接-后向”兩種方法，其原因是前向檢測和后向檢測的最大比合并后獲得性能增益?！叭蓴_對消-直接-合并”誤碼率性能最接近于無干擾系統的性能。

4 結論

本文研究了全干擾對消方法對無人機雙路移動中繼之間的干擾進行抑制，對比其他干擾抑制方法，全干擾對消方法在目標節點對中繼間干擾不但有較好的抑制效果，還可以滿足無人機作為移動中繼終端的低復雜度計算需求。