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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种通感一体化共址干扰消除方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118432989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410611126.6，技术领域涉及：H04L25/03；该发明授权一种通感一体化共址干扰消除方法是由于树成;刘喜庆;彭木根设计研发完成，并于2024-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通感一体化共址干扰消除方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种通感一体化共址干扰消除方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤1，对通感一体化基站发射端经过射频调制后的发射信号xt进行处理；步骤2，通过在通感一体化基站本地收发端构建多抽头电路，实现对干扰的重构。本发明所述通感一体化共址干扰消除方法所具有的优越技术效果在于：采用可变步长最小均方算法，有效解决了固定步长情况下步长因子和稳态误差之间的制约关系，在通感一体化系统中能够将共址干扰对消，提升感知性能；通过设计在射频域干扰消除，在硬件结构上其复杂度要更低；使用梯度下降法来优化信号的均方根值，从而实现对下行链路通信系统的优化值。

本发明授权一种通感一体化共址干扰消除方法在权利要求书中公布了：1.一种通感一体化共址干扰消除方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤1，对通感一体化基站发射端经过射频调制后的发射信号xt进行处理： 通感一体化基站发射端经过射频调制后的发射信号xt对于接收端已知，在xt的基础上进行干扰重构，随后进行射频域干扰对消，经过干扰对消的信号et作为接收信号进行射频解调，由于已知下行链路通信系统的发射信号表示为xt，通感一体化基站接收端信号为rt，为实现在接收端消除发射端共址干扰信号和噪声，以分别完成通信和感知功能，而通感一体化发射端和接收端之间的共址干扰信道为莱斯信道，当发射端信号xt经过信道到达接收端后，原始信号的振幅、时延和相位等均发生了变化，为了体现出这些变化，需要对xt进行处理； 步骤2，通过在通感一体化基站本地收发端构建多抽头电路，实现对干扰的重构： 发射端OFDM通感一体化信号经过延时器后分为两条支路，其中：xit是正交分量，另一条支路通过移相器后变为正交分量xqt，两路信号经过衰减器后振幅发生变化，若经过参数估计后的衰减参数为时延参数为则经过衰减器后的信号变为和两路信号经过叠加合成后即为重构后的信号，由此设计得到了重构后的干扰信号为： 令Xt＝[xit xqt]T为参考信号，[·]T表矩阵转置，令同相正交支路的衰减器控制幅值衰减，设其权向量为Gt＝[git gqt]T，权向量初始值设置为W0＝[git gqt]T＝[0 0]T，则重构干扰信号记为： 在LMS算法中，Gt的更新公式为： 其中：Jt＝E[e2t]是误差信号的均方，接收端接收到的信号rt减去干扰重构信号即抵消掉来自本地发射端的强共址干扰信号，用et表示本地接收信号减去重构信号，得到如下的信号表达式： Δt为每次进行迭代的步进间隔，令t＝nΔt，其中：n＝0,…,N为迭代次数；μ为步长因子，是固定常数，双程往返时延为τ和多普勒频移为fD，为了实现收敛速度与稳态误差之间的平衡，采用射频干扰对消算法中Gt的更新公式为： 其中：ρ是防止分母为0设置的极小数字，分母中XTt＝[xit xqt]......6，此时，在一个步进间隔Δt内的误差信号均方值表示为： 其中：Pc是同相和正交分量的功率，和是重构信号同相和正交分量系数，hi和hq是共址干扰信号同相和正交分量系数，Ps是感知回波的功率；σ2是加性高斯白噪声的平均功率，由上式可知，J的值仅与hi、hq、有关，当且时，J取得最小值，这个目标函数是的凸函数，采用梯度下降法来优化信号的均方根值，以达到最小化的目标，应用梯度下降法，对损失函数J关于和分别求偏导数： 权向量更新式进一步化简为： 其中:G*T是实际共址干扰信号的权值，I是单位矩阵，结合权向量更新公式和Jt，将均方误差改写为： 如上，经过干扰消除后的信号为et，通过梯度下降法降低误差的本质是将模型构建的误差向量收敛到所设定的预期值，要判断所使用的算法是否收敛，能否将信号成功收敛到预期目标，即为分析误差向量能否收敛到零向量，对于算法的收敛性方面，Gk的定义域是连续的，并且在定义域内存在常数L，使得其对于集合中的任意两点满足： ||Gk1‑Gk2||≤L||k1‑k2||......11，其中：k1、k2均大于0且为整数，函数Gk满足Lipschitz连续，进而推导出下式： 由上式得知，当步长时，具有如下关系式： 由此，函数的收敛速度是O·表示表示复杂度，当步长大于0且满足时，函数Gk收敛，将参数hi和hj的真值表示为G0，J与其的差表示为Eη，时间常数τe用于衡量自适应干扰抑制算法的收敛速度，被定义为在误差向量中每个分量的大小衰减到初始值的1e之前的总迭代时间，其中:e是自然对数的底，迭代时间等于迭代次数乘以每次迭代的持续时间，根据信号的迭代时间推导出τe＝keT，其中：ke是所设定的迭代次数，取值等于是一个信号周期，则： 由上式，当步长与信号周期如上设定时，算法的收敛速度较快，所采用的算法中，当时，J取得最小值为：L＝σ2+Ps，其中：L即为算法中的Lipschitz常数，在使用梯度下降法进行迭代时，只要满足步长则使用的梯度下降法对残余干扰进行收敛，能够收敛到所设定的预期值，所提出的可变步长最小均方算法能够收敛且能达到所需要的稳态误差，经进行第n次迭代后的Jt与初始Jt的关系为： 由此，当对于任意n，存在时，上式收敛，ρ值极小，为了保证除数不为0，因此收敛条件为|μt|＜1，其中：hi＝kgi，hq＝kgq，由上式，J的值仅与hi、hq、有关，当且时，J取得最小值，采用梯度下降法来优化信号的均方根值，以达到最小化的目标，应用梯度下降法，对损失函数J关于和分别求偏导数，得到： 当损失函数的值未达到预期目标时，进行多次迭代不断修改参数直到达成最优解，在此过程hi、hq、是迭代次数k的函数，而J的梯度也是迭代次数k的函数，本算法中步长因子设置为可变步长，根据时间因子的变化改变步长，同时引入三个参数控制步长因子，步长更新公式如下： 上式中α、β、∈和γ是控制参数，α+∈+γ＝1，采用可变步长LMS算法，利用预测误差信号值来控制步长因子的更新迭代，步长更新公式17采用反正切函数与时间参数建立新的非线性关系及α和β系数，以调节反正切函数的影响程度。

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