超越自干擾的全雙工：無限感測的途徑

核心概念

本文提出了一種基於無限感測框架（USF）的全雙工接收器架構，通過在感測流程中引入摺疊非線性，不僅抑制了自干擾，還原了目標信號，並透過模數域信道估計方法和低解析度量化實現了高效的數位自干擾消除。

摘要

文獻資訊

• 標題：超越自干擾的全雙工：無限感測的途徑
• 作者：Ziang Liu, Ayush Bhandari, and Bruno Clerckx, Fellow, IEEE

研究目標

本研究旨在解決全雙工 (FD) 通訊系統中由自干擾 (SI) 引起的關鍵挑戰，特別是在數位域中執行自干擾消除 (SIC) 時，需面對類比數位轉換器 (ADC) 動態範圍受限的問題。

方法

• 無限感測框架 (USF)：採用模數轉換器 (Mλ-ADC) 對接收訊號進行模數摺疊，以防止 ADC 飽和，並保留高動態範圍訊號。
• 模數域信道估計：提出了一種新穎的模數域稀疏信道估計方法，用於準確估計 SI 信道，並實現全數位域 SIC。
• 低解析度量化：考慮使用低解析度量化來降低功耗，因為 ADC 量化是功耗的主要來源。

主要發現

• USF 啟用的接收器結構可以使用低至每個樣本 4 位元的解析度實現高達 40 dB 的數位 SIC。
• 與基於自適應濾波器的先前方法相比，所提出的方法在數位 SIC 性能、SoI 重建和檢測方面表現更出色。
• 模數域信道估計方法在存在雜訊的情況下表現出魯棒性。

主要結論

• 基於 USF 的全棧式 FD 接收器架構可以有效處理高動態範圍訊號，並以給定的預算實現更高的量化解析度。
• 所提出的方法為實現完全數位域 FD 設計提供了一種有前景的解決方案，從而降低了硬體複雜度並提高了系統性能。

意義

本研究通過提出一個全數位域的 SIC 解決方案，顯著推進了全雙工通訊系統的研究。透過利用 USF 和新穎的信號處理技術，該方法有效地解決了傳統 FD 系統中的 SI 限制，為未來的無線通訊系統提供了更高的頻譜效率和可靠性。

局限性和未來研究

• 本研究假設初始階段採用單路徑 SI 信道模型。未來的工作應探討更實際的場景，例如多路徑和時變信道模型。
• 應進一步研究所提出的方法在不同實際 FD 應用中的性能，例如蜂窩網路、Wi-Fi 和無線感測器網路。

統計資料

使用低至每個樣本 4 位元的解析度，USF 啟用的接收器結構可以實現高達 40 dB 的數位 SIC。
模擬實驗顯示，與基於自適應濾波器的先前方法相比，所提出的方法在數位 SIC 性能、SoI 重建和檢測方面表現更出色。

引述

"Unlike conventional SIC methods, we aim to directly cancel the SI in the digital domain by addressing the limitations imposed by the ADC’s DR."
"This new approach is realized through the Unlimited Sensing Framework (USF), which changes the FD system pipeline by jointly designing hardware and algorithms."
"Our approach achieves 40 dB digital SIC with as few as 4-bit quantization resolution."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Full-Duplex Beyond Self-Interference: The Unlimited Sensing Way

by Ziang Liu, A... 於 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.08610.pdf

深入探究

未來如何將此基於 USF 的全雙工通訊系統整合到現有的無線網路架構中？

將基於 USF 的全雙工通訊系統整合到現有的無線網路架構中，面臨著一些挑戰和機遇：
挑戰：

硬體相容性： 現有的無線網路設備主要基於傳統的半雙工通訊技術，需要升級或替換為支援 USF 和 Mλ-ADC 的設備，才能實現全雙工通訊。
系統複雜性： 全雙工通訊系統的訊號處理流程比傳統系統更為複雜，需要更強大的運算能力和更精密的演算法來處理自干擾消除和訊號重建等問題。
標準化： USF 技術目前尚未被廣泛應用於無線通訊領域，需要制定相應的標準和規範，才能確保不同廠商生產的設備能夠互聯互通。
機遇：

漸進式部署： 可以先在一些對頻譜效率要求較高的場景中部署基於 USF 的全雙工通訊系統，例如小型基地台或用戶終端設備，逐步推廣應用。
混合架構： 可以採用混合架構，將基於 USF 的全雙工通訊技術與現有的半雙工通訊技術相結合，在提升頻譜效率的同時，降低部署成本和技術難度。
軟體定義網路 (SDN) 和網路功能虛擬化 (NFV)： 利用 SDN 和 NFV 技術，可以更靈活地配置和管理網路資源，簡化基於 USF 的全雙工通訊系統的部署和運營。
總之，將基於 USF 的全雙工通訊系統整合到現有的無線網路架構中，需要克服硬體相容性、系統複雜性和標準化等挑戰，同時也面臨著漸進式部署、混合架構和 SDN/NFV 等機遇。

在高密度用戶環境中，此方法如何有效地處理來自多個用戶設備的更複雜的干擾模式？

在高密度用戶環境中，來自多個用戶設備的干擾訊號會變得更加複雜，對基於 USF 的全雙工通訊系統提出了更高的要求。以下是一些可能的解決方案：

多天線技術： 利用多輸入多輸出 (MIMO) 技術，可以利用空間分集和空間複用来抑制多用戶干擾。結合 USF，可以進一步提升系統的頻譜效率和抗干擾能力。
先進的訊號處理演算法： 可以開發更先進的訊號處理演算法，例如盲源分離、稀疏訊號恢復等，從複雜的干擾訊號中分離出目標用戶的訊號。
用戶分組和調度： 可以根據用戶的位置、頻率資源需求等因素，將用戶分組，並採用合理的調度策略，降低用戶間的干擾。
功率控制： 可以通過動態調整用戶的發射功率，降低用戶間的干擾，提升系統的整體性能。
此外，還可以結合其他技術來應對高密度用戶環境中的干擾問題，例如：

毫米波通訊： 毫米波頻段擁有更豐富的頻譜資源，可以有效缓解頻譜擁擠的問題，降低用戶間的干擾。
超密集網路： 通過部署更多的微型基地台，可以縮短用戶與基地台之間的距離，降低發射功率，從而降低用戶間的干擾。
總之，在高密度用戶環境中，需要綜合運用多種技術手段，才能有效地處理來自多個用戶設備的更複雜的干擾模式，確保基於 USF 的全雙工通訊系統的性能。

模數域信道估計方法的引入，是否可以用於其他無線通訊應用，例如認知無線電或雷達系統？

是的，模數域信道估計方法的引入，不僅可以用於全雙工通訊系統，還可以用於其他無線通訊應用，例如認知無線電或雷達系統。
認知無線電：

頻譜感知： 認知無線電需要感知周圍的頻譜環境，識別空閒頻段。模數域信道估計方法可以用于感知寬頻頻譜，並識別出被佔用頻段的信號特徵，例如功率、頻率偏移等。
動態頻譜接入： 認知無線電需要根據頻譜感知的結果，動態地接入空閒頻段。模數域信道估計方法可以用于快速估計信道狀態信息，為動態頻譜接入提供依據。
雷達系統：

目標檢測： 雷達系統利用發射信號的反射來檢測目標。模數域信道估計方法可以用于估計目標的距離、速度等參數，提高目標檢測的精度和可靠性。
成像雷達： 成像雷達利用反射信號重建目標的圖像。模數域信道估計方法可以用于估計目標的散射特性，提高成像的清晰度和分辨率。
總之，模數域信道估計方法在無線通訊領域具有廣泛的應用前景，可以用于解決各種信道估計和信號處理問題，例如：

處理非線性失真： 模數域信道估計方法可以用于處理由放大器、數位類比轉換器等器件引入的非線性失真。
降低硬體成本： 模數域信道估計方法可以簡化接收機的硬體設計，例如降低對模擬電路的精度要求，從而降低硬體成本。
隨著模數域信道估計方法的進一步發展和完善，相信它將在更多的無線通訊應用中發揮重要作用。