基于LMS算法的UFMC系统自适应干扰消除

田广东，王 珊，何 萍，段思睿

（重庆邮电大学，重庆400065）

通用滤波组多载波（UFMC）技术是5G中的候选波形，能够支持异步传输。但是UFMC系统与OFDM系统一样，对载波频率偏移比较敏感，载波频率偏移导致子带内载波间干扰（ICI）和子带间干扰（IBI），从而使系统的性能急剧下降。提出了一种在通用滤波组多载波（UFMC）系统中消除干扰的方法。该方法采用了最小均方自适应算法（LMS），主要对2N点FFT的输出进行处理，通过多次迭代运算和滤波处理，使得接收机中频率偏移误差接近于零，这样可以消除在接收信号中由于频率偏移而产生的干扰。仿真结果表明，在频偏纠正后UFMC系统有较好的误比特率性能。

UFMC；LMS；载波频率偏差；载波间干扰；子带间干扰

TN919

文献标识码：A

10.16157/j.issn.0258-7998.2016.07.005

中文引用格式：田广东，王珊，何萍，等. 基于LMS算法的UFMC系统自适应干扰消除[J].电子技术应用，2016，42(7)：21-25.

英文引用格式：Tian Guangdong，Wang Shan，He Ping，et al. Adaptive interference cancellation for UFMC system based on LMS algorithm[J].Application of Electronic Technique，2016，42(7)：21-25.

0 引言

面向2020年及未来，移动互联 和物联 业务将成为移动通信发展的主要驱动力，为第五代移动通信（5G）提供了广阔的应用前景。与4G相比，5G能够融合多种无线接入方式，并充分利用低频和高频等频谱资源，大幅度提升频谱效率，实现移动通信 络的可持续发展^[1]。在4G中，最重要的多载波调制技术是OFDM,被广泛应用于LTE和MIMO中，但是OFDM系统容易受到系统中ICI和ISI的影响，也就是在正交性得不到充分保证的情况下，信号的失真就会很严重，降低了系统的性能^[2]。

因此，新型的波形会应用到5G中，例如FBMC技术、UFMC技术、F-OFDM技术等。这些新技术都采用了滤波的方法，通过多个载波滤波减小频谱旁瓣水平，可以避免OFDM的缺点，同时减小保护带开销。与OFDM相比，FBMC是在每个子载波上滤波和不采用CP，而OFDM是在整个带上滤波，所以FBMC的频谱旁瓣和载波间的干扰（ICI）较少。UFMC使用了冲击响应较短的滤波器，把子载波分成多个子带，然后在每个子带上进行滤波，而且与FBMC相比，UFMC的滤波长度较短一些^[3]。UFMC系统对时频校准和非正交的要求不高，同时能够支持短突发异步通信^[4]。然而，与OFDM系统相似，UFMC系统受发送端和接收端晶体振荡器以及多普勒效应的影响而产生载波频率偏差(CFO)时，不但会导致子带内载波间的干扰（ICI）和子带间的干扰(IBI)，还会引起接收信号的相位旋转^[5]。即使是很小的载波频率偏差，也会导致UFMC系统的性能急剧下降。因此如何在UFMC系统中有效地减少干扰，使其既能提高传输可靠性，又能保障信号的有效性，已经成为这一领域研究的热点。

1 UFMC信号模型

UFMC系统的结构框图如图1所示。

由图1可知，UFMC的K个子载波分成B个子带，子带i上的子载波数量为K，即K_iB=K。每个子带进行N点IDFT变换，所以子带B的频域信号经过N点IDFT变换得到的时域信号为：

其中，i表示子带的下标。

UFMC是基于子带滤波，滤波器可以是相同的，也可以是不同的。假设每个子带的滤波器是相同的，滤波器f_i的长度为L，则子带i经过滤波器f_i滤波后，UFMC的每个子带发送时域信号x_i表示为：

在理想情况下，UFMC的基带等效离散时间发送信号为：

其中，n和l分别表示时间符号下标，S_i(k)为子带i的第k个子载波，N为子带i的IDFT点数。

在UFMC系统中假定信道具有加性高斯白噪声(AWGN)，发射机和接收机振荡器的不稳定性和多普勒效应会产生载波频率偏差(CFO)，导致信号失真，因此当UFMC系统存在CFO时，B个子带经过滤波后，接收端接收到的信号为：

Z是信道中加入的高斯噪声，c_i是子带i在时域上的频偏，可表示为：

由于在UFMC系统中，载波频率偏差会导致同一个子带内产生子载波间干扰（ICI）和子带间的干扰（IBI），也就是带内失真和带外泄漏。从式（7）可以看出，UFMC系统受到干扰的影响而其性能下降。因此，在移动环境中实现一个UFMC系统，对CFO产生的干扰进行消除是很有必要的。

2 最小均方误差的干扰抑制算法

从图中可以看出，UFMC系统的接收端增加了一个基于LMS自适应滤波器。LMS算法的特征已经广泛应用于OFDM系统中，通过改进后的算法应用到UFMC系统中。

利用自适应算法抑制UFMC系统干扰的过程如下：

(1)首先利用经2N点FFT变换得到的频域信号R(k)、滤波器滤波系数矢量估计值W(k)以及期望信号d(k)，得到的误差信号：

其中E代表期望，上标“*”代表共轭。

为了确定第k个子载波的在适应滤波系数，需要多次迭代直到误差信号e(k)足够小。

(2)步长μ通过LMS算法来估计滤波器的权重。它是一个重要的参数，利用LMS算法更新滤波器的系数的表达式为：

(3)经过滤波器滤波后得到的输出信号y(k)，为了使输出得到理想要求，滤波器不断地调整滤波器w(k)，使均方误差e(k)达到最小值0。

3 仿真分析

经过前面对自适应算法过程的理论分析后，本节将利用MATLAB仿真软件对载波频偏产生的干扰和LMS自适应抑制干扰算法的性能进行分析。在仿真中，比较了UFMC与采用LMS算法后UFMC干扰抑制效果，为了更好地说明该算法的有益性，分别比较了在受到相同载波频偏的条件下UFMC和提出的UFMC-LMS的BER性能。

从图3中可以看出，发送信号受到频偏的影响和经过AWGN信道后，星座点发生了弥散，在SNR较低的情况下，会出现错误的判决。因此，为了保障信号有效地传输，在接收端对信号进行干扰抑制是值得研究的。由于采用提出的LMS算法后，频率偏移得到了几乎完美的补偿，UFMC系统能消除由于频率偏移而引入的干扰。因此，系统输出的信号与没有受到载波频偏时的BER基本上保持不变。图4画出了在不同频偏下UFMC系统的性能。

从该图中可以看出在AWGN信道下，随着CFO的增大，信号的误比特率增大，所以减少UFMC系统的干扰是很有必要的。图5画出了在不同载波频偏下采用LMS算法与没有采用算法的UFMC系统输出BER的比较图。

由图5可知，在加性高斯白噪声（AWGN）信道下，不同的频偏下采用LMS算法抑制干扰的UFMC系统的比特错误率（BER）。随着SNR的增大，ICI和IBI对系统性能影响所占比重不断增加，但是这种情况下新方法对系统性能的改善越来越明显。

4 结论

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