杨润丰，骆春波，张依群

(1.东莞职业技术学院 电子工程系， 广东 东莞 523808； 2.英国埃克塞特大学 数学与计算机科学系， 英国 EX4 4QF)

0 引言

近年来，无人机组在远程交互式控制中得到广泛应用[1-2]。由于无人机应用环境的复杂性，无人机组通信的持续连接和数据传输问题受到了约束。对无人机组的通信采用移动中继通信方式实现无人机组与地面基站的通信系统的连接、数据和信息同步[3]。无人机与移动中继形成了一个合作通信网络，可以保障无人机组和地面基站间的数据传输，克服了持续连接系统的覆盖范围低的缺点。双路移动中继网络利用额外的中继节点，构成一个虚拟的全双工中继传输，从而能大大提高频谱效率。

源节点和中继节点在同时进行数据传输时，中继节点不仅从源节点接收数据，还从其他中继接收数据。中继间干扰的形成来源于中继的数据，随后传递给目标节点。这种中继间干扰被视为噪声，并且会导致系统传输性能明显下降[4]。因此，中继间干扰的抑制措施非常重要。干扰抑制的措施一般在中继节点或目标节点进行。文献[5]提出在目标节点采用部分干扰抵消方法对直接路径传输的双路中继系统的中继间干扰进行抑制，但此方法依赖于对先前数据符号的成功检测，容易受到错误传播的影响，并且计算复杂度大和存储器需求量大。针对移动中继终端的低复杂度计算需求，本文着重分析研究在目标节点实施中继间干扰抑制措施，提出全干扰对消的方法，把中继间干扰计算转化为在目标节点中接收信号的单一迭代项。这样中继间干扰抑制可不依赖于先前符号的检测，只需要存储先前接收的信号瞬时值。这使全干扰对消的方法更加有效和更容易实现。此外，通过提出的数据检测方案，把全干扰对消方法应用在系统的直接路径传输中。

1 系统模型

无人机双路移动中继通信方案如图1所示。无人机组在集合点通过中继无人机1或中继无人机2输送数据给基站。此方案可看作为一个源节点S、一个目标节点D和两个中继节点R1和R2。如图2所示，在奇数时隙，S输送数据给R1和D。此时，R2在第(n-1)时隙把从S接收的数据转送给D。在偶数时隙，S输送数据给R2和D，并且R1转送数据给D。

图1 无人机双路移动中继通信模型

图2 无人机双路移动中继通信方案

假设信道为块衰落特性。hsr1、hsr2和hsd分别是从S到R1、R2和D的信道增益。hr1r2和hr2r1别是从R1到R2和R2到R1的中继间信道增益。hr1d和hr2d分别是从R1到D和R2到D的信道增益。假设从S到两个中继与两个中继到D的衰减变化相同，并且中继间信道对称。当时隙为奇数n(n≠1)时，目标节点D的接收信号表示为：

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

(1)

式中右边第一项和第二项分别表示从直接路径和中继路径传输的信息符号，第三项表示中继间干扰，最后两项表示噪声。βr2是R2的放大系数。wr2(n-1)是R2在第(n-1)时隙的噪声。

假设S、R1和R2的传输功率分别为Ps、Pr1和Pr2，则Pr1=αr1Ps,Pr2=αr2Ps，其中αr1和αr2分别是R1和R2的功率放大系数，并满足E[|xr2(n)|2]≤Pr2。由于放大转发协议具有较低的复杂性，因此其在处理干扰抑制方面比其他广泛使用的解码转发协议更灵活[6]。在中继通信中应用放大转发协议，可推导出：

(2)

当时隙索引n是偶数，S传输给R2和D，R1传输给D，那么D的接收信号可表示为：

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

(3)

并且：

(4)

在某些系统中，源节点和目的节点之间不存在直接路径或者直接路径信号太弱导致无法检测。中继节点接收和发送的信号不变，但到达目的地的接收信号应表达为：

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

(5)

2 干扰抑制

2.1 全干扰对消

在目标节点采用全干扰对消方法对中继间干扰进行抑制。设目标节点已知每个传输路径的信道状态信息，在(n-1)时隙，第n个接收信号可表示为：

(6)

其中w′(n)是噪声项，可表示为：

(7)

从式(6)右边第三项可以看出，中继间干扰在目标节点接收信号表现为单个递归项。如果yd(n-1)在目标节点(n-1)时隙进行存储计算，从式(6)中通过减去hr2dβr2hr1r2/yd(n-1)项，实现中继间干扰的消除。此时，中继间干扰消除后的接收信号为：

(8)

式中xs(n)和xs(n-1)分别是通过直接路径和中继路径传输的信息数据。

同理，当时隙n为偶数时，消除中继间干扰后的接收信号为：

(9)

其中

(10)

将式(8)和式(9)以统一形式表示为：

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)。若目标节点与源节点间没有直接路径的传输，则hsd为0。

按(n+ 1)时隙对y′d(n)进行堆栈运算，其向量表达式为：

(12)

其中

2.2 数据检测

若目标节点与源节点之间没有直接路径的传输，数据检测可采用最小均方误差计算获得。相反，对于目标节点与源节点之间的直接路径传输，式(11)中xs(n)是通过直接路径发送的当前数据，xs(n-1)是通过中继路径发送的先前数据。

假设总共有N个数据包，且N为偶数。在第一个时隙(n=1)，因为中继节点还没有传输数据，目标节点只接收来自源节点的数据。在最后一个时隙(n=N+1)，因为N个数据符号全部被发送，源节点停止传输，源节点只接收中继节点的最后数据帧符号。接收信号在目标节点经全干扰对消处理后的待检测数据可列为：

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)

然后分别使用前向跟踪、后向跟踪和最大比合并方法检测数据。

数据合并法：利用前向跟踪数据检测所得的yf(N)和后向跟踪数据检测所得的yb(N)以最大比合并的方式实现数据检测，如公式(13)所示，最后检测数据的估算为ys(n)的软判断值。

(13)

公式(11)的性能增益由hsd和B(n)之间关系或分别由xs(n)和xs(n-1)的系数决定。由于B(n)是hsd的函数，非零值的信道增益hr1r2、hsd和B(n)并不相互独立。也就是说，在全干扰对消算法中利用yd(n-1)减去yd(n)的处理会让来自中继路径的接收信号受到直接路径的干扰影响。当hr1r2≠0时，最大比合并才可获最优值。相反，如果所有信道的信道系数是具有零均值的相同独立分布变量，可得E[hsdB(n)]=0，hsd与B(n)相互不相关。这说明使用最大比合并法可达到合理的性能增益。

3 实验与分析

对不同方法测试所得误码率性能进行比较，如图3所示，其中“部分干扰对消-中继”表示测试系统只通过中继路径传输，利用部分干扰对消算法实现干扰抑制；“全干扰对消-中继”表示测试系统只通过中继路径传输，利用全干扰对消算法实现干扰抑制；“全干扰对消-直接-前向”表示测试系统有通过直接路径传输，利用全干扰对消算法和前向数据检测实现干扰抑制；“全干扰对消-直接-后向”表示测试系统有通过直接路径传输，利用全干扰对消算法和后向数据检测实现干扰抑制；“全干扰对消-直接-合并”表示测试系统有通过直接路径传输，利用全干扰对消算法和最大比合并数据检测实现干扰抑制；“无干扰”表示系统在不受任何干扰情况下进行传输，相当于公式(11)中的xs(n)和xs(n-1)两项被去除后的现象表现。

图3 不同方法所得的误码率性能比较

从图3中可以看到，所有“全干扰对消”的识码率性能优于“部分干扰对消”的识码率性能。“全干扰对消-直接-前向”和“全干扰对消-直接-后向”两种方法所得的识码率性能相近，主要原因是所有信道的平均信道增益相同。“全干扰对消-直接-前向”和“全干扰对消-直接-后向”两种方法的性能分别取决于直接路径和中继路径的传输。“全干扰对消-直接-后向”方法能从中继路径中分离出接收的信号。没有通过直接路径传输的“全干扰对消-中继”方法可以用作“全干扰对消-直接-后向”的性能比较参照。然而，从图3中还可看到“全干扰对消-中继”的性能比“全干扰对消-直接-后向”的性能稍好一些。这是因为“全干扰对消-中继”方法利用了yd(n-1)减去yd(n)的处理方式，这会让从中继路径中接收的信号被直接路径干扰影响。另外，后向检测方法存在检测误差。但总的来看，这两种方法的误码率性能差异很小，表明后向检测方法对于从中继路径中分离接收信号是有用的。“全干扰对消-直接-合并”方法使系统的识码率性能高于“全干扰对消-直接-前向”和“全干扰对消-直接-后向”两种方法，其原因是前向检测和后向检测的最大比合并后获得性能增益。“全干扰对消-直接-合并”误码率性能最接近于无干扰系统的性能。

4 结论

本文研究了全干扰对消方法对无人机双路移动中继之间的干扰进行抑制，对比其他干扰抑制方法，全干扰对消方法在目标节点对中继间干扰不但有较好的抑制效果，还可以满足无人机作为移动中继终端的低复杂度计算需求。