全双工收发器及其操作方法与流程

1.本公开大体上涉及信号处理领域，尤其涉及用于应对由于存在自干扰(self-interference，si)而导致的感兴趣信号(signal-of-interest，soi)劣化问题的全双工(full-duplex，fd)收发器，以及用于操作该fd收发器的方法。


背景技术：

2.fd收发器使用相同的时频资源单元进行信号发送(transmission，tx)和信号接收(reception，rx)。在数据通信(无线或有线)的场景下，因为tx和rx的资源的hd正交使用，所以fd收发器能够实现比半双工(half-duplex，hd)收发器、时分双工(time division duplex，tdd)收发器或频分双工(frequency division duplex，fdd)收发器更高的频谱效率。在雷达技术的场景下，fd收发器可以用作连续波雷达(continuous wave radar)，该连续波雷达为脉冲波雷达(pulse wave radar)的替代物。此外，fd收发器也可用于联合无线数据通信和感测，随着频率资源变得越来越稀缺并且无线设备的下一代应用需要更多的感测能力，这种联合功能越来越受到关注。
3.同时，实现fd收发器的主要瓶颈在si引起的量化噪声。假设tx和rx同时执行，fd收发器会受到通过si信道传播到该fd收发器的接收器的其自己的传输信号的干扰。因此，在fd收发器处接收的信号具有由于si而产生的不期望分量和期望分量(即soi)。
4.由于si的存在而导致的soi劣化问题的现有解决方案可分为以下三类：tx路径和rx路径隔离(path isolation)、模拟si抵消(analog si cancellation)和数字si抵消(digital si cancellation)。所有这些类别的现有解决方案都旨在减轻或抵消si，从而降低fd收发器的接收器处的si功率。然而，单独或以任何组合使用的tx路径和rx路径隔离、模拟si抵消和数字si抵消不能高效地处理由si的存在引起的soi劣化。


技术实现要素：

5.本发明内容简单介绍了一些概念，在具体实施方式中会进一步描述这些概念。本发明内容不意在标识本公开的关键特征，也不意在用于限制本公开的范围。
6.本公开的目的是提供一种fd收发器架构，其能够在包括soi和si的接收信号中高效地抵消si。
7.上述目的通过所附权利要求书中独立权利要求的特征来实现。其他的实施例和示例从附属权利要求、具体实施方式和附图中显而易见。
8.根据第一方面，提供了一种fd收发器。所述fd收发器包括模拟前端(analog front-end)、可变增益放大器、基于模的(modulo-based)模数转换器(analog-to-digital converter，adc)和数字抵消器。所述模拟前端用于接收包括soi和si的模拟信号。所述可变增益放大器用于基于增益参数放大所述模拟信号。所述基于模的adc用于基于放大的模拟信号生成数字信号。作为基于模的模数转换操作的结果，所述数字信号是所述放大的模拟信号的折叠和量化表示(folded and quantized representation)。所述数字抵消器用于
基于一个或多个参考信号估计所述数字信号中的所述si，并基于所述数字信号和估计的所述si获得所述soi的数字表示。根据第一方面的fd收发器的优点来自以下事实，即因为接收到的(fd)模拟信号在量化之前通过模运算折叠以匹配基于模的adc中使用的量化器的输入范围，所以在根据第一方面的fd收发器中使用的基于模的adc不存在传统adc固有的饱和问题。因此，可变增益参数可以被设置成使得量化器的量化水平更好地适应soi，而不是适应接收到的模拟信号(包括si)。此外，si估计和抵消可以在数字域中完全执行，因此不需要现有模拟si抵消和/或隔离技术，从而避免了这些技术的缺点和限制。事实上，在理想的操作条件下，即，当si可以被完美估计时，根据第一方面的fd收发器几乎不存在由于si的存在而导致的soi劣化。
9.在第一方面的一个实施例中，所述基于模的adc用于通过将所述放大的模拟信号转换为每2π弧度(2πradian)折叠一次的相域信号(phase-domain signal)并通过量化所述相域信号来生成所述数字信号。通过这样做，可以对接收到的模拟信号实现基于模的模数转换操作，从而产生其折叠和量化表示(即数字信号)。
10.在第一方面的另一个实施例中，所述基于模的adc用于通过将增量折叠计数器(incremental fold counter)应用于所述放大的模拟信号来生成所述数字信号。通过这样做，可以对接收到的模拟信号实现基于模的模数转换操作，从而产生其折叠和量化表示(即数字信号)。
11.在第一方面的另一个实施例中，所述基于模的adc包括一个或多个基于压控振荡器的(voltage-controlled oscillator-based)adc(例如，基于环形振荡器的(ring oscillator-based)adc)。通过使用基于压控振荡器的adc，可以对接收到的模拟信号实现基于模的模数转换操作，从而产生其折叠和量化表示(即数字信号)。
12.在第一方面的一个实施例中，所述一个或多个参考信号包括从所述模拟前端发送的一个或多个模拟和/或数字信号。通过使用这样的参考信号，可以提高si估计的效率。
13.在第一方面的一个实施例中，所述fd收发器还包括用于存储所述一个或多个参考信号的存储器。通过使用该存储器，可以(以更高的效率)选择先前从模拟前端发送的参考信号中的哪些参考信号将用于si估计。
14.在第一方面的一个实施例中，存储所述参考信号的所述存储器被配置为先进先出(first-in first-out，fifo)缓冲器(例如，fifo循环缓冲器)。通过在fifo的基础上存储参考信号，可以在未来，即在估计si时，提供参考信号的简单和方便的操作。
15.在第一方面的一个实施例中，所述数字抵消器用于应用自适应滤波器以基于所述一个或多个参考信号估计所述数字信号中的所述si。通过使用自适应滤波器，可以更高效地估计数字信号中的si。
16.在第一方面的一个实施例中，由所述数字抵消器应用的所述自适应滤波器基于最小均方(least-mean-square，lms)算法、归一化lms算法、泄漏lms算法和递归最小二乘算法中的一个。这可以使得能够更灵活地使用根据第一方面的fd收发器。
17.在第一方面的另一个实施例中，所述数字抵消器还用于应用机器学习算法，以基于所述一个或多个参考信号估计所述数字信号中的所述si。通过使用机器学习算法，可以更高效地估计数字信号中的si。
18.在第一方面的一个实施例中，所述fd收发器还包括增益控制单元，该增益控制单
元用于基于估计的所述si、所述soi的所述数字表示和所述一个或多个参考信号中的至少一个调谐所述可变增益放大器的所述增益参数。通过这样做，可以提供可变增益放大器的增益参数的动态自适应(dynamic adaptation)，从而对接收到的模拟信号进行适当的放大。
19.根据第二方面，提供一种用于操作fd收发器的方法。所述方法从接收模拟信号的步骤开始。所述模拟信号包括soi和si。然后，所述方法进行到基于增益参数放大模拟信号的步骤。之后，所述方法继续进行到基于放大的模拟信号生成数字信号的步骤。数字信号是通过对放大的模拟信号执行基于模的模数转换操作获得的，因此，数字信号由放大的模拟信号的折叠和量化表示来表示。所述方法还进行到基于一个或多个参考信号估计数字信号中的si和基于数字信号和估计的所述si获得soi的数字表示的步骤。通过这样做，可以提供高效的si估计和抵消。此外，由于si估计和抵消在数字域中执行，因此不需要现有模拟si抵消和/或隔离技术，从而避免了这些技术的缺点和限制。事实上，在理想的操作条件下，即当si可以被完美估计时，可以避免由于si的存在而导致的soi劣化。
20.在第二方面的一个实施例中，生成所述数字信号的步骤包括将所述放大的模拟信号转换为每2π弧度折叠一次的相域信号，并通过量化所述相域信号生成所述数字信号。通过这样做，可以对接收到的模拟信号实现基于模的模数转换操作，从而产生其折叠和量化表示(即数字信号)。
21.在第二方面的另一个实施例中，生成所述数字信号的步骤包括通过将增量折叠计数器应用于所述放大的模拟信号来生成所述数字信号。通过这样做，可以对接收到的模拟信号实现基于模的模数转换操作，从而产生其折叠和量化表示(即数字信号)。
22.在第二方面的另一个实施例中，生成所述数字信号的步骤包括通过使用一个或多个压控振荡器生成所述数字信号。通过这样做，可以对接收到的模拟信号实现基于模的模数转换操作，从而产生其折叠和量化表示(即数字信号)。
23.在第二方面的一个实施例中，所述一个或多个参考信号包括从所述fd收发器发送的一个或多个模拟和/或数字信号。通过使用这样的参考信号，可以提高si估计的效率。
24.在第二方面的一个实施例中，估计所述数字信号中的所述si的步骤通过使用自适应滤波器执行。通过使用自适应滤波器，可以更高效地估计数字信号中的si。
25.在第二方面的一个实施例中，所述自适应滤波器基于最小均方(least-mean-square，lms)算法、归一化lms算法、泄漏lms算法和递归最小二乘算法中的一个。这可以使得能够更灵活地使用根据第二方面的方法。
26.在第二方面的另一个实施例中，估计所述数字信号中的所述si的步骤通过使用机器学习算法执行。通过使用机器学习算法，可以更高效地估计数字信号中的si。
27.在第二方面的一个实施例中，所述方法还包括基于估计的所述si、所述soi的所述数字表示和所述一个或多个参考信号中的至少一个调谐所述增益参数的步骤。通过这样做，可以提供可变增益放大器的增益参数的动态自适应，从而对接收到的模拟信号进行适当的放大。
28.根据第三方面，提供一种计算机程序产品。所述计算机程序产品包括存储计算机代码的计算机可读存储介质，在由fd收发器的处理器执行时，所述计算机代码使所述fd收发器执行根据第二方面的所述方法。通过使用这样的计算机程序产品，可以简化根据第二
方面的方法在任何fd收发器中的实现，如根据第一方面的fd收发器。
29.在阅读以下具体实施方式并回顾附图后，本公开的其他特征和优点将是显而易见的。
附图说明
30.下面参考附图阐述本公开，在附图中：
31.图1示出了用于在相同的时频资源上通过模拟信号同时发送和接收数据的传统fd收发器100的框图；
32.图2示出了图1所示出的fd收发器的框图，其中dsp单元被实现为tx和rx dsp子单元和数字抵消器的组合；
33.图3示出了由si引起的量化噪声的图形描述(graphical description)；
34.图4示出了信干比(signal to interference ratio，sir)的倒数与信号与量化噪声比(sqnr)的函数的；
35.图5示出了根据一个示例性实施例的fd收发器的框图；
36.图6示出了在图5所示的fd收发器中包括的基于模的adc中执行的模运算的示例性传递函数；
37.图7示出了如在假设si在图5所示的fd收发器中被完美估计时所获得的1/sir与sqnr的函数；
38.图8示出了根据一个示例性实施例的用于操作图5所示的fd收发器的方法的流程图；
39.图9示出了根据一个示例性实施例的可在图5所示的fd收发器中实现数字抵消器的方式；
40.图10示出了根据另一个示例性实施例的可在图5所示的fd收发器中实现数字抵消器的方式；
41.图11示出了根据另一个示例性实施例的可在图5所示的fd收发器中实现数字抵消器的方式；
42.图12示出了在调谐可变增益放大器的增益参数后图5所示的fd收发器的改进的性能；以及
43.图13示出了现有模拟si抵消可在图5所示的fd收发器中实现的方式。
具体实施方式
44.参考附图进一步更详细地描述了本公开的各种实施例。但是，本公开可以通过许多其他形式体现，并且不应解释为限于在以下描述中论述的任何特定结构或功能。相反，提供这些实施例是为了使本公开的描述详细和完整。
45.根据该具体实施方式，本领域技术人员将显而易见，本公开的范围涵盖本文中公开的其任何实施例，无论本实施例是独立地实现还是与本公开的任何其他实施例一致地实现。例如，本文公开的装置和方法在实践中可以通过使用本文提供的任何数量的实施例来实现。此外，应理解，本公开的任何实施例都可以使用所附权利要求书中呈现的一个或多个特征来实现。
conversion))，adc 112的输出如下：
53.rd[l]＝qb(g(za(lts)+xa(lts)))，
[0054]
其中l表示第l个样本，qb()是分辨率为b个位的量化函数，ts是采样周期或采样频率fs的倒数，即ts＝1/fs。应注意，采样操作是所有adc固有的，并且即使没有明确的指示，本文进一步提及的每一个adc都应被解释为执行采样操作。
[0055]
图2示出了fd收发器100的框图，其中dsp单元108被实现为tx和rx dsp子单元200和数字抵消器202的组合。tx和rx dsp子单元200负责不同的数字信号处理，而数字抵消器202用于基于不同的数字和/或模拟输入参考执行数字si估计和抵消。给定数字抵消器202的这种布置，并且假设数字抵消器202完全了解由qb(gza(lts))给出的量化的si，那么，在si的完美数字抵消(perfect digital cancellation)之后，可以获得soi的以下数字表示或估计：
[0056][0057]
以及soi的量化噪声nq[l]，即，由下式给出的在使用表示gxa(lts)时的噪声或误差
[0058][0059]
量化噪声nq[l]是在数字si抵消之前是固定的增益参数g与量化函数qb()的函数。由于g被设置为za(t)+xa(t)的函数，使得在理想情况下g(za(t)+xa(t))跨越adc 112的所有量化水平(quantization level)(同时避免饱和)，并且由于za(t)的振幅大于xa(t)的振幅，因此，gza(t)跨越adc 112的大部分量化水平，同时为gxa(t)留下很少的量化水平。总之，gxa(t)的小振幅导致gxa(t)跨越adc 112很少的量化水平，这产生由于si而导致的soi的大量化噪声nq[l]。因此，即使在完美的数字si抵消之后，量化噪声nq[l]也无法去除。
[0060]
图3示出了由si引起的量化噪声nq[l]的图形描述。为了简单起见，si和soi以不同的频率示出，但si和soi在fd收发器100中可以具有相同的频率。首先，放大的si和soi(即gza(t)和gxa(t))分别作为其和(即ra(t))被馈送到adc 112的输入(参见图3：左边的图片)。然后，adc 112如上文所定义地将ra(t)转换为rd[l](参见图3：中间的图片)。假设数字抵消器202执行完美的数字si估计和抵消，并输出soi的数字估计(参见图3：右边的图片)。应注意，即使在完美的数字si抵消之后，所得信号也表示soi的低量化版本(poorly quantized version)，即gxa(lts)。因此，由于接收到的模拟信号中存在si引起的量化噪声nq[l]，adc 112之后的soi的质量劣化。
[0061]
图4示出了信干比(sir)的倒数与信号与量化噪声比(sqnr)的函数。图4中的结果是在假设完美的数字si抵消的情况下获得的，且所示出的sqnr是在fd收发器100的数字抵消器202的输出处观察到的。更具体地说，sqnr由下式给出：
[0062]
sqnr＝g2ps
oi
/pq，
[0063]
其中，pq是量化噪声nq[l]的功率。而sir由下式给出
[0064]
sir＝ps
oi
/psi。
[0065]
图4中的虚线示出了不存在si时的基准性能，即，其中za(t)＝0并且g仅基于xa(t)，因此g使得xa(t)与adc 112的输入范围相适应。图4中的实线示出了存在si时的性能。因此，g使得za(t)+xa(t)与adc 112的输入范围相适应。实线示出为增加的1/sir的函数(即za(t)的功率相对于的xa(t)功率增加)。应注意，sqnr随着1/sir增加而减少。因此，就观察到的sqnr而言，较大的si会导致更大的性能劣化。在所考虑的所有sir值中观察到的这种sqnr劣化是实现fd收发器的主要瓶颈。
[0066]
为了解决由于si的存在而导致的sqnr劣化(或换句话说，soi劣化)问题，先前已建议使用以下技术：tx路径和rx路径隔离、或模拟si抵消。这些技术都旨在减轻或抵消si，使得si的功率分别在fd收发器100内的接收天线104或可变增益放大器114处降低。
[0067]
通过将tx路径和rx路径彼此隔离，可以降低si的接收功率，从而降低由si引起的量化噪声nq[l]。然而，使用这种隔离引起的两个主要问题如下：(1)由于fd收发器100的外形尺寸限制，隔离所需的单独天线架构可能不可行；(2)因为当接收到的si具有来自周围物体的反射而产生的分量时，由于si引起的量化噪声可能无法降低，所以隔离在多路径环境中无效。
[0068]
模拟si抵消包括在模拟域中从接收到的模拟信号中减去si信号的估计。使用来表示模拟rf域中接收到的si，并使用来表示的估计。接收到的模拟信号由soi和si的和组成。因此，模拟si抵消后接收的模拟信号等于
[0069][0070]
模拟si抵消的主要优点是，si的功率在可变增益放大器114之前降低，这减少了由于si引起的量化噪声nq[l]。然而，模拟si抵消解决方案特有的两个主要问题如下：(1)所需的模拟处理可能涉及模拟延迟线、模拟矢量调制器和dac等笨重或昂贵的组件；(2)模拟硬件限制导致si抵消的量有限(～40db)。因此，由于si引起的量化噪声nq[l]的降低也是有限的。
[0071]
数字si抵消(例如，在adc 112之后应用)是通过基于模拟或数字输入参考计算si的估计并从接收到的模拟信号中减去si的估计来实现的。数字抵消器通常被构建为自适应滤波器，这在本领域是众所周知的。数字抵消器的目标是将si降低到本底噪声。只要数字或模拟输入参考没有噪声，并且接收到的模拟信号仅被白噪声损坏，那么现有数字抵消器就可以几乎将所有si去除到本底噪声(noise floor)。如果量化噪声或非线性效应被添加到接收到的模拟信号中，那么数字抵消器可能会失去性能。
[0072]
最后，上述用于si减轻或抵消的三种技术也可以组合在一起。然而，即使是这种组合也不能高效地解决si引起的量化噪声问题。
[0073]
本文公开的示例性实施例提供一种技术解决方案，该技术解决方案允许减轻或甚至消除现有技术特有的上述缺点。具体地，本文公开的技术解决方案通过使用fd收发器架构中的基于模的adc而不是传统的adc(如图1和图2中的adc 112)来解决fd操作中的量化噪声问题。基于模的adc在量化之前应用模运算，以便对接收和放大的模拟信号进行折叠，使得模拟信号完美地匹配量化器输入范围。因此，由基于模的adc获得的数字信号是模拟信号的折叠和量化表示。然后，将数字信号馈送到数字抵消器，数字抵消器用于通过使用一个或
多个参考信号估计数字信号中的si，并基于数字信号和估计的si获得soi的数字表示。通过这样做，可以提供高效的si估计和抵消。此外，由于si估计和抵消在数字域中执行，因此不需要现有模拟si抵消和/或隔离技术，从而避免了这些技术的缺点和限制。事实上，在理想的操作条件下，即，当si可以被完美估计时，可以避免由于接收到的模拟信号中si的存在引起的量化噪声而导致的soi劣化。
[0074]
图5示出了根据一个示例性实施例的fd收发器500的框图。fd收发器500包括以下构造元件：发送天线502、接收天线504、模拟前端506、dsp单元508、dac 510、基于模的adc 512、可变增益放大器514和增益控制单元516。同样如图5所示，dsp单元508包括tx和rx dsp子单元518和数字抵消器520。应注意，图5所示的构成fd收发器500的构造元件的数量、布置和互连并不意在成为本公开的任何限制，而仅仅用于提供可以如何在fd收发器500内实现构造元件的一般想法。例如，增益控制单元516可以实现为fd收发器500的个别构造元件或实现为dsp单元508或可变增益放大器514的一部分。此外，由于本公开旨在解决由于si通过si信道522在发送天线502与接收天线504之间传播而引起的量化噪声问题，因此进一步讨论将集中在fd收发器500的那些参与si估计和抵消的构造元件上。展望未来，我们注意到，这些构造元件由模拟前端506、基于模的adc 512、可变增益放大器514、增益控制单元516和数字抵消器520表示。
[0075]
模拟前端506可以被配置为预期用于不同的模拟信号处理的一个或多个模拟信号调节电路(例如，基于运算放大器、信号滤波器、信号分离器等)。可以基于任何合适的半导体技术来实现基于模的adc 512和可变增益放大器514，这样的半导体技术例如是互补金属-氧化物-半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，cmos)、双极性cmos技术等。
[0076]
数字抵消器520可以通过使用cpu、通用处理器、单用途处理器、微控制器、微处理器、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(fieldprogrammable gate array，fpga)、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、复杂可编程逻辑设备等来实现。在一些实施例中，数字抵消器520可以实现为上述的任何组合，例如，实现为两个或多于两个微处理器。
[0077]
现在讨论基于模的adc。基于模的adc背后的基本思想是将模运算应用于原始模拟信号，使得所得折叠信号完美地匹配量化器输入范围。然后，通过依赖以下任一条件，在数字域中从模降量化样本重建原始模拟信号：(a)模拟信号的一些相关假设，或(b)时域中的一些过采样，或在多信道模数转换的情况下，通过创建模拟信号的多个线性组合并联合使用多个模adc的输出进行重建而产生的一些增加的维数(increased dimensionality)。
[0078]
然而，就fd操作而言，我们对重建原始模拟信号不感兴趣，在fd的情况下，原始模拟信号包含soi和si。实际上，fd操作中的模数转换与传统情况的不同之处在于，要转换的信号的一部分，即si不是(直接)需要的并且是部分已知的。鉴于fd操作的这种特殊性，基于模的adc 512与下面描述的适当的重建过程一起用于fd收发器500中。
[0079]
与图1-图3的上述内容类似，使用za(t)和xa(t)分别表示可变增益放大器514输入处的si和soi。因此，在基于模的adc 512的输入处，si的贡献由具有功率g2psi的gza(t)给出，soi的贡献由具有功率g2p
soi
的gxa(t)给出。由于这些信号是fd收发器500的rx链上的主要信号(例如，比热噪声强)，因此在基于模的adc 512的输入处的放大的模拟信号的近似值
由下式给出：
[0080]
ra(t)＝g(za(t)+xa(t))。
[0081]
例如，假设基于模的adc 512使用：
[0082]-模-λ运算(其传递函数在图6中示出)，其被定义为
[0083]
mod
λ
(x)＝x-λ(1+[x/λ-1/2])，
[0084]
其中表示向下取整函数；以及
[0085]-具有b个位分辨率、输入范围[-λ/2，λ/2]和量化步长μ＝2-b
λ的中升均匀量化器(mid-rise uniform quantizer)，因此adc操作应用的量化函数由下式给出：
[0086][0087]
值得注意的是，这是一种传统的adc，每当输入模拟信号超过输入范围[-λ/2，λ/2]时，该adc就会受到饱和效应的影响。
[0088]
鉴于上述假设，基于模的adc 512的输出可以写为
[0089]
rd[l]＝qb(mod
λ
(ra(lts)))＝qb(mod
λ
(g(za(lts)+xa(lts))))
[0090]
＝mod
λ
(g(zd[l]+xd[l])+nq[l])
[0091]
其中，zd[l]＝za(lts)，xd[l]＝xa(lts)，且
[0092]
nq[l]＝modμ(mod
λ
t(g(zd[l]+xd[l]))-qb(mod
λ
(g(za(lts)+xa(lts)))))
[0093]
表示量化噪声，在[-μ/2，μ/2]中近似均匀分布。
[0094]
进一步假设数字抵消器520完全了解si，即zd[l]，使得通过利用模运算符的以下交换特性，可以执行完美的数字si抵消：
[0095]
mod
λ
(mod
λ
(a)-b)＝mod
λ
(a-b)，
[0096]
最后，soi被重建为
[0097][0098]
通过将rd[l]的上述表达式与模运算符的交换特性一起使用，可以将写为如下：
[0099][0100]
其中xd[l]＝xa(lts)。因此，每当|gxd[l]+nq[l]|≤λ/2，其都保持了mod
λ
(gxd[l]+nq[l])＝gxd[l]+nq[l]，且提供了soi的成功数字重建，sqnr由下式给出
[0101]
sqnr＝g2p
soi
/pq≈12g2p
soi
/μ2＝12g2p
soi22b
/λ2，
[0102]
其与si的功率p
si
无关。因此，可将变增益参数g仅设置为p
soi
的函数，并最大化sqnr，只要确保
[0103]
pr(|gxd[l]+nq[l]|≤λ/2)≈1。
[0104]
在实践中，这导致相对于soi gxd(t)可以直接量化的情况，sqnr劣化可以忽略不计。
[0105]
图7示出了如在假设在fd收发器500中完美地估计si时所获得的1/sir＝p
si
/p
soi
与sqnr的函数。图7中的虚线示出了不同量化位的不含si的基准性能。图7中的实线示出了相
同量化位的具有si的性能。相对于基准sqnr的2db损耗与si功率无关，且来自于保证条件pr(|gxd[l]+nq[l]|≤λ/2)≈1的必要性。可以看到，fd收发器500在高1/sir区域中性能优于现有fd收发器(参见图4)，而无需任何模拟si抵消和隔离技术。
[0106]
图8示出了根据一个示例性实施例的操作fd收发器500的方法800的流程图。通常，方法800根据si估计和抵消描述fd收发器500的操作。方法800从步骤s802开始，其中模拟前端506接收包括soi和si的模拟信号。模拟前端506可以直接接收模拟信号(如果模拟信号通过有线通信传输)或借助于接收天线504接收模拟信号(如果模拟信号通过无线通信传输)。模拟前端506旨在对模拟信号执行全部所需的模拟处理，例如滤波、功率放大、低噪声放大、载波信号的上变频和下变频等。然后，方法800进行到步骤s804，其中可变增益放大器514用增益参数放大模拟信号，从而以ra(t)的形式输出放大的模拟信号。增益参数是由增益控制单元516调谐的。之后，方法800继续进行到步骤s806，其中基于模的adc 512基于放大的模拟信号ra(t)生成形式为rd[l]的数字信号。数字信号是通过对放大的模拟信号执行基于模的模数转换操作获得的，因此，数字信号由放大的模拟信号的折叠和量化表示来表示。换句话说，数字信号生成为rd[l]意味着放大的模拟信号在fd收发器500中经受基于模的模数转换操作。方法800还进行到步骤s808，其中数字抵消器520接收数字信号rd[l]，并通过使用一个或多个参考信号估计其中的si，如将进一步更详细地描述。此外，启动步骤s810，其中数字抵消器520基于数字信号和估计的si获得soi的数字表示，即如果需要，无si的数字表示然后可以被馈送到tx和rx dsp子单元518以进行进一步的数字处理。
[0107]
在一个示例性实施例中，基于模的adc 512用于在方法800的步骤s806中，通过将放大的模拟信号ra(t)转换为每2π弧度折叠一次的相域信号(例如，相域信号sin(ra(t)))，并通过量化该相域信号来生成数字信号rd[l]。应注意，如果需要，量化的相域信号可以进一步经受特定的量化后处理，例如以提高其线性度。
[0108]
在另一个示例性实施例中，基于模的adc 512用于在方法800的步骤s806中生成数字信号rd[l]时，将增量折叠计数器应用于放大的模拟信号ra(t)。在本示例性实施例中，模运算被实现为增量折叠计数器，该增量折叠计数器将模拟信号ra(t)作为输入并输出信号其中k(t)是表示原始模拟信号的折叠数的整数。在采样周期ts之后，基于模的adc 512将检查是否有
[0109][0110]
如果验证了此条件，那么基于模的adc 512将根据ra(t+ts)的符号设置k(t+ts)＝k(t)
±
1。此操作对应于使折叠计数器递增或递减。此折叠计数器的实际限制是，因为该折叠计数器需要在持续时间ts内最多跟踪1次折叠，所以该折叠计数器要求|ra(t+ts)-ra(t)|以λ为界。这可能需要缩短采样周期ts。
[0111]
在又一个示例性实施例中，基于模的adc 512被配置为一个或多个基于压控振荡器的adc(例如，基于环形振荡器的adc)，以便在方法800的步骤s806中生成数字信号rd[l]。环形振荡器是逆变器电路的圆形链，其中链中每一个逆变器的输出连接到链中下一个逆变器的输入。然后，所有逆变器的逆变由相同的输入信号ra(t)控制。当逆变器以这种方式布线时，环形振荡器中的振荡频率将是输入信号ra(t)的函数，并且其将产生调频信号。这样
的电路长期以来一直用于产生这些调频信号，例如，用于调频无线扩散，但其可以重新用作基于模的adc 512的模运算符。
[0112]
如上所述，数字抵消器520执行以下两个功能：数字抵消器520使用一个或多个参考信号从数字信号rd[l]估计si并从数字信号rd[l]中删除估计的si，最终目标是在方法800的步骤s810中提供soi的数字表示这样做，数字抵消器520利用模运算符的交换特性来解释基于模的模数转换对接收到的模拟信号的影响。在本文公开的实施例中，数字抵消器520是现有技术的演化，该技术与必要的算法步骤用于处理包括在基于模的模数转换中的模运算。
[0113]
参考信号可以包括表示已经从模拟前端506发送的模拟和/或数字信号的参考符号。在一个示例性实施例中，fd收发器500还可以包括用于存储参考信号或符号的存储器。该存储器可以实现为长度为n的fifo循环缓冲器。将这些参考符号中的每一个表示为u[l-n]，其中l是接收到的参考符号的索引，n是参考符号在过去的偏移量。然后，参考符号的向量为
[0114]
u[l]＝(u[l]，u[l-1]，
…
，u[l-n+1])
t
。
[0115]
为了保持长度为n的矢量，应从矢量的后面弹出来自u[l]的最早的参考值，并从前面插入最新的参考值。数字si抵消算法用于找到最佳估计si zd[l]的u[l]函数。这通常通过自适应滤波器完成。通过一组由w[l]表示的权重来完成抵消，使得si zd[l]由估计为
[0116][0117]
有多种方式可以迭代更新权重w[l]，以提高数字si抵消算法的性能。
[0118]
在一个示例性实施例中，数字抵消器520使用的自适应滤波器可以基于归一化的最小均方(normalized least-mean-square，nlms)算法。估计误差可以依次计算为
[0119][0120]
并且自适应滤波器可以迭代地更新为
[0121][0122]
这是当自适应滤波器应用于实际信号时(例如，当单独处理信号的同相分量和正交分量时)进行的。增益参数g的选择对于nlms算法的收敛性(convergence)和行为(behavior)很重要。将进一步详细地描述用于此目的的增益控制单元516。
[0123]
应注意，本公开并不限于nlms算法——在一些示例性实施例中，自适应滤波器可以基于lms算法、泄漏lms算法(leaky lms algorithm)、递归最小二乘算法(recursive least squares algorithm)等中的一个。此外，自适应滤波器所基于的算法可用于任何数量的数字和/或模拟参考信号。除此之外，在另一个示例性实施例中，数字抵消器520用于应用机器学习算法(例如，神经网络)而不是自适应滤波器，以通过使用参考信号来估计数字信号rd[l]中的si。
[0124]
图9示出了根据一个示例性实施例的可在fd收发器500中实现数字抵消器520的方式。如图9所示，数字抵消器520使用自适应滤波器900，自适应滤波器900通过fd收发器500
的数字装置(即从tx和rx dsp子单元518)接收数字参考信号。可以如上所述执行进一步的数字si抵消。
[0125]
图10示出了根据另一个示例性实施例的可在fd收发器500中实现数字抵消器520的方式。如图10所示，数字抵消器520使用自适应滤波器1000，自适应滤波器1000通过模拟前端506的辅助rx链1002接收模拟参考信号，辅助rx链1002又耦合到模拟前端506的tx链1004。数字抵消器520还使用adc 1006对模拟参考信号执行模数转换操作。通过模拟前端506的rx链1008接收的模拟信号的进一步数字si抵消可以如上所述执行。
[0126]
图11示出了根据另一个示例性实施例的可在fd收发器500中实现数字抵消器520的方式。如图11所示，数字抵消器520使用一组自适应滤波器1100-1、1100-2
……
1100-n，这些自适应滤波器从模拟前端506的tx链1102接收多个延迟的模拟参考信号。数字抵消器520还使用分别用于自适应滤波器1100-1、1100-2
……
1100-n的一组adc 1104-1、1104-2
……
1104-n，以对延迟的模拟参考信号执行模数转换操作。通过模拟前端506的rx链1106接收的模拟信号的进一步数字si抵消可以如上所述执行。
[0127]
回到图5，增益控制单元516用于基于估计的si(即zd[l])、soi的数字表示(即)和数字抵消器520使用的参考信号中的至少一个参考信号来调谐可变增益放大器514的增益参数g。通过这样做，可以提供可变增益放大器514的增益参数g的动态自适应，从而对接收到的模拟信号进行适当的放大。同时，增益参数g将被设置成使得量化噪声nq[l]对soi的影响降低，同时保证数字抵消器520如预期的那样执行。
[0128]
为此，需要将增益参数g设置为其可能的最高值，以便使sqnr最大化。同时，需要保证数字抵消器520在此g下工作。因此，在优选实施例中，基于来自数字抵消器520的上述反馈信息在时刻l选择增益参数g作为最高g，其中，对于一些小的∈》0，其验证
[0129][0130]
从形式上讲，这意味着应该选择g，使得在估计si后留下的误差很可能接近soi加上量化噪声项nq[l]。
[0131]
在另一个实施例中，可以固定并设置增益参数g，使得平均的接收到的信号功率验证
[0132][0133]
其中b》1是用于实现fd收发器500适当操作的一些余量的退避值(backoffvalue)。
[0134]
在工作时，上述具有固定增益参数g的解决方案受到数字si抵消算法因1/sir的较高值(即p
si
/p
soi
)而失效的事实的影响。因此，需要设置增益参数g
initial
，使得
[0135]
pr(|g
initial
xd[l]+
ginitial
zd[l]+nq[l]|＜λ/2)≈1，
[0136]
并且数字si抵消算法可以完美地恢复删除si所需的权重。此步骤结束后，可以将增益参数g
final
设置为
[0137][0138]
其中最终退避b
final
》1设置为低值，例如3db。在这种情况下，增益控制单元516在当l≤l时，g[l]＝g
initial
与如果l》l.，那么g[l]＝g
final
之间切换。通过这样做，可以改善具有固定增益参数的方法的结果，如图12所示出(其中l＝16384个样本)。使用基于模的adc 512
来实现fd收发器使得能够实现完美恢复，其中，对于14位的分辨率能够达到100db的比率p
si
/p
soi
，对于10位的分辨率能够达到80db。
[0139]
虽然fd收发器500提供高效的数字si抵消，而不必使用任何模拟si抵消和隔离技术，但如果需要，fd收发器500仍然可以与这些技术结合。这种组合的一个示例在图13中示，其中fd收发器500与数字抵消器520协同使用模拟抵消器1300。模拟抵消器1300布置在模拟前端506的rx链1302与接收天线504之间，并且可以例如从模拟前端506的tx链1304接收数字和/或模拟参考信号，以执行模拟si抵消。然后，根据方法700，在数字抵消器520中抵消残余si。
[0140]
应注意，可以通过各种手段(例如硬件、固件和/或软件)来实现方法800的每一个步骤或操作、或多个步骤或操作的任何组合。作为示例，上述步骤或操作中的一个或多个步骤或操作可以由处理器可执行指令、数据结构、程序模块和其他适当的数据表示来体现。此外，体现上述步骤或操作的可执行指令可以存储在对应的数据载体上，并由fd收发器500中包括的至少一个程序执行。该数据载体可以实现为用于可由该至少一个处理器读取以执行处理器可执行指令的任何计算机可读存储介质。这种计算机可读存储介质可以包括易失性和非易失性介质、可移动和不可移动介质。作为示例，而不是限制，计算机可读介质包括以任何适合存储信息的方法或技术实现的介质。更详细地，计算机可读介质的实际示例包括但不限于信息传递介质、ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能光盘(digital versatile disc，dvd)、全息介质或其他光盘存储器、磁带、磁带盒、磁盘存储器和其他磁存储设备。
[0141]
尽管本文描述了本公开的示例性实施例，但应注意，在不偏离由所附权利要求书所定义的法律保护范围的情况下，可以在本公开的实施例中进行任何各种改变和修改。在所附权利要求书中，术语“包括”不排除其他元件或操作，不定冠词“一”或者“一个”不排除多个。在互不相同的从属权利要求中列举某些措施并不表示这些措施的组合不能被有利地使用。

技术特征：
1.一种全双工(fd)收发器，其特征在于，包括：模拟前端，用于接收模拟信号，所述模拟信号包括感兴趣信号(soi)和自干扰(si)；可变增益放大器，用于基于增益参数放大所述模拟信号；基于模的模数转换器(adc)，用于基于放大的模拟信号生成数字信号，所述数字信号是所述放大的模拟信号的折叠和量化表示；数字抵消器，用于：基于一个或多个参考信号估计所述数字信号中的所述si；以及基于所述数字信号和估计的所述si获得所述soi的数字表示。2.根据权利要求1所述的fd收发器，其特征在于，所述基于模的adc用于通过以下操作生成所述数字信号：将所述放大的模拟信号转换为相域信号，所述相域信号每2π弧度折叠一次；以及量化所述相域信号。3.根据权利要求1所述的fd收发器，其特征在于，所述基于模的adc用于通过将增量折叠计数器应用于所述放大的模拟信号来生成所述数字信号。4.根据权利要求1所述的fd收发器，其特征在于，所述基于模的adc包括一个或多个基于压控振荡器的adc。5.根据权利要求1至4中任一项所述的fd收发器，其特征在于，所述一个或多个参考信号包括从所述模拟前端发送的一个或多个模拟和/或数字信号。6.根据权利要求1至5中任一项所述的fd收发器，其特征在于，还包括用于存储所述一个或多个参考信号的存储器。7.根据权利要求6所述的fd收发器，其特征在于，所述存储器被配置为先进先出缓冲器。8.根据权利要求1至7中任一项所述的fd收发器，其特征在于，所述数字抵消器用于应用自适应滤波器，以基于所述一个或多个参考信号估计所述数字信号中的所述si。9.根据权利要求8所述的fd收发器，其特征在于，所述自适应滤波器基于最小均方(lms)算法、归一化lms算法、泄漏lms算法和递归最小二乘算法中的一个。10.根据权利要求1至7中任一项所述的fd收发器，其特征在于，所述数字抵消器用于应用机器学习算法，以基于所述一个或多个参考信号估计所述数字信号中的所述si。11.根据权利要求1至10中任一项所述的fd收发器，其特征在于，还包括增益控制单元，所述增益控制单元用于基于估计的所述si、所述soi的所述数字表示和所述一个或多个参考信号中的至少一个调谐所述可变增益放大器的所述增益参数。12.一种用于操作全双工(fd)收发器的方法，其特征在于，包括：接收模拟信号，所述模拟信号包括感兴趣信号(soi)和自干扰(si)；基于增益参数放大所述模拟信号；基于放大的模拟信号生成数字信号，所述数字信号是所述放大的模拟信号的折叠和量化表示；基于一个或多个参考信号估计所述数字信号中的所述si；以及基于所述数字信号和估计的所述si获得所述soi的数字表示。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述生成所述数字信号包括：
将所述放大的模拟信号转换为相域信号，所述相域信号每2π弧度折叠一次；以及通过量化所述相域信号生成所述数字信号。14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述生成所述数字信号包括通过将增量折叠计数器应用于所述放大的模拟信号来生成所述数字信号。15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述生成所述数字信号包括通过使用一个或多个压控振荡器生成所述数字信号。16.根据权利要求12至15中任一项所述的方法，其特征在于，所述一个或多个参考信号包括从所述fd收发器发送的一个或多个模拟和/或数字信号。17.根据权利要求12至16中任一项所述的方法，其特征在于，所述估计所述数字信号中的所述si通过使用自适应滤波器执行。18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述自适应滤波器基于最小均方(lms)算法、归一化lms算法、泄漏lms算法和递归最小二乘算法中的一个。19.根据权利要求12至16中任一项所述的方法，其特征在于，所述估计所述数字信号中的所述si通过使用机器学习算法执行。20.根据权利要求12至19中任一项所述的方法，其特征在于，还包括基于估计的所述si、所述soi的所述数字表示和所述一个或多个参考信号中的至少一个调谐所述增益参数。21.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储计算机代码，在由全双工收发器的处理器执行时，所述计算机代码使所述全双工收发器执行根据权利要求12至20中任一项所述的方法。

技术总结
本公开涉及一种用于应对由自干扰(SI)引起的感兴趣信号(SoI)劣化问题的全双工(FD)收发器，以及一种用于操作所述FD收发器的方法。通过在所述FD收发器中使用基于模的模数转换器(ADC)来解决此问题。由所述基于模的ADC获得的数字信号是接收到的模拟信号的折叠和量化表示。所述数字信号中的所述SI基于一个或多个参考信号估计。所述SoI的数字表示基于所述数字信号和估计的SI获得。通过这样做，可以提供高效的SI估计和抵消。此外，由于所述SI估计和抵消在数字域中执行，因此根本不需要现有模拟SI抵消和/或隔离技术。SI抵消和/或隔离技术。SI抵消和/或隔离技术。


技术研发人员：路易斯
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2020.12.10
技术公布日：2023/8/6