處理信號的收發機設備和方法與流程

2023-05-04 16:35:22

各種實施例總體涉及處理信號的收發機設備和方法。

背景技術：

許多常規無線設備既執行無線發射又執行無線接收，因此包含發射機組件和接收機組件二者(即，收發機)。收發機設計可以包括被布置為彼此鄰近的這類發射機和接收機組件，並且在這些組件之間經常可能存在一定程度的間接或共享耦合。結果，許多收發機設計可能易受發射機鏈和接收機鏈之間的洩漏的影響。

洩漏在單個天線系統或共享天線系統中可能尤其普遍，其中發射機鏈和接收機鏈二者可能都被耦合至雙工電路。因此，從發射機鏈到接收機鏈的洩漏可能導致自幹擾，其中意圖被發射的信號施加影響於被接收的信號。

由於被發送的信號在發射機處是已知的，有可能模擬出在發射機鏈和接收機鏈之間的路徑以便於在接收機處消除信號中的洩漏信號。

技術實現要素：

根據本發明的一個方面，公開了一種處理信號的方法，包括：基於輸入信號向量和輸出信號向量計算協方差矩陣和相關向量；基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素，其中參數向量表示輸入信號向量和輸出信號向量之間的關係；計算線性系統的解以生成具有多個元素的被降低的參數更新向量，其中線性系統是基於參數向量的多個關鍵元素、協方差矩陣和相關向量；使用被降低的參數更新向量來更新參數向量的多個關鍵元素以生成被更新的參數向量，其中被降低的參數更新向量具有比參數向量更少的元素；以及使用被更新的參數向量處理與輸入信號向量相關聯的一個或多個信號。

根據本發明的另一方面，公開了一種收發機設備，包括：被配置為發射一個或多個發射信號的發射鏈；配置為接收一個或多個接收信號的接收鏈；以及處理器，被配置為：基於一個或多個發射信號和一個或多個接收信號計算協方差矩陣和相關向量；基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素，其中參數向量表示一個或多個發射信號和一個或多個接收信號之間的關係；計算線性系統的解以生成具有多個元素的被降低的參數更新向量，其中線性系統是基於多個關鍵元素、協方差矩陣和相關向量；使用被降低的參數更新向量來更新參數向量以生成被更新的參數向量，其中被降低的參數更新向量具有比參數向量更少的元素；以及使用被更新的參數向量來處理一個或多個發射信號中的至少一個信號。

根據本發明的又一方面，公開了一種收發機設備，包括：被配置為發送一個或多個發射信號的發射鏈；被配置為接收一個或多個接收信號的接收鏈；以及處理器，被配置為：基於一個或多個發射信號和一個或多個接收信號，計算協方差矩陣和相關向量；基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素，其中參數向量描述了一個或多個發射信號和一個或多個接收信號之間的關係；使用共軛梯度估計來計算線性系統的解以生成具有多個元素的被降低的參數更新向量，其中線性系統是基於多個關鍵元素、協方差矩陣和相關向量；使用被降低的參數更新向量更新參數向量以生成被更新的參數向量，其中被降低的參數更新向量具有比參數向量更少的元素；以及通過向一個或多個發射信號應用被更新的參數向量生成估計的洩漏信號；以及利用估計的洩漏信號來消除接收信號中的至少一個接收信號中的洩漏信號。

附圖說明

在附圖中，相似的參考字符一般指代在不同圖示中的相同部分。附圖不一定按照比例繪製，反而重點通常被放在示出本發明的原理。在下面的說明中，參照下面的附圖對本發明的各種實施例進行了描述，其中：

圖1示出對應於行動裝置的框圖；

圖2示出選擇性優化過程的流程圖；

圖3示出通信終端的內部組件的框圖；以及

圖4示出處理信號的方法的流程圖。

具體實施方式

下面的詳細描述涉及以示意性的方式示出了具體細節的附圖以及可在其中實踐本發明的實施例。

詞語「示例性」這裡被用於表示「用作示例、實例或者說明」。這裡被描述為「示例性」的任何實施例或設計不必被解釋為相對於其他實施例或設計是優選的或者有利的。

說明書和權利要求書中的詞語「多」和「多個」(如果存在的話)被用於明確指代多於一個的數量。因此，明顯引用上述詞語、指代一些對象的任何短語(例如，「多個[對象]」、「多項[對象]」)旨在明確地表達這些對象不止一個。說明書和權利要求書中的術語「群組」、「集」、「集合」、「系列」、「序列」、「組」、「選擇」等等(如果存在的話)被用於指代等於或多於一個的數量，即一個或多個。因此，這裡所用的與一些對象相關的短語「一組[對象]」、「[對象]的集」、「[對象]的集合」、「一系列[對象]」、「系列[對象]」、「[對象]的群組」、「[對象]的選擇」、「[對象]群組」、「[對象]集」、「[對象]集合」、「[對象]系列」、「[對象]序列」、「[對象]群」、「[對象]選擇」等等旨在指代這些對象的一個或多個的數量。應當認識到，除非使用清楚稱述的複數量(例如，「兩個[對象]」、「三個[對象]」、「十個或更多個[對象]」、「至少四個對象」等等)或者詞語「多」、「多個」或類似短語的明確使用來直接指代，對於對象的數量的引用旨在指代一個或多個對象。

應當認識到，這裡利用的任何向量和/或矩陣表示在本質上是示例性的，並且僅被用於解釋說明的目的。因此應當理解，本公開中詳細描述的方法不限於僅使用向量和/或矩陣來實現，並且相關聯的處理和時間可針對數據、觀測結果、信息、信號等等的集合、序列、群組等等同樣被執行。

另外，應當理解的是對「向量」的引用可能指的是任何大小或方向的向量，也就是說包括1x1向量(例如，標量)、1xM向量(例如，行向量)和Mx1向量(例如，列向量)。類似地，應當理解的是對「矩陣」的引用可能指的是任何大小或方向的矩陣，也就是說包括1x1矩陣(例如，標量)、1xM矩陣(例如，行矩陣)和Mx1矩陣(例如，列矩陣)。

如本文所用，「電路」可以被理解為任意類型的邏輯實現實體，其可以是專用電路或執行在存儲器中存儲的軟體、固件或它們的任何組合的處理器。另外，「電路」可以是硬連線的邏輯電路或諸如可編程處理器之類的可編程邏輯電路，例如微處理器(比如，複雜指令集計算機(CISC)處理器或精簡指令集計算機(RISC)處理器)。「電路」還可以是執行軟體(比如，任意類型的電腦程式(例如使用諸如Java之類的虛擬機代碼)的電腦程式)的處理器。將在下文被更詳細描述的相應功能的任何其他類型的實現也可以被理解為「電路」。還可以理解的是任意兩個(或更多個)所述電路可以被合併為一個電路。

關於移動通信網絡的接入點使用的術語「基站」可被理解為宏基站、微基站、節點B、演進節點B(eNB)、家庭eNodeB、遠程無線電頭端(RRH)、中繼節點等等。

如本文所用，在通信的上下文中的「小區」可被理解為由基站服務的扇區(sector)。因此，小區可以是與基站的特定分區相對應的地理上位於相同位置的天線的集合。基站因此可服務一個或多個「小區」(或扇區)，其中每個小區由不同的通信信道來表徵。另外，術語「小區」可用於指代宏小區、微小區、微微小區、毫微微小區等等中的任一者。

圖1示出說明行動裝置100的內部組件的框圖。行動裝置100可以是例如被配置為通過無線電接入網執行無線通信的移動終端設備。例如，行動裝置100可以被配置為根據第三代合作夥伴計劃(3GPP)無線網絡(諸如，全球移動通信系統(GSM)網絡、通用移動通信系統(UMTS)網絡或長期演進(LTE)網絡)操作。行動裝置100還可以被配置為根據多種其他無線電接入技術操作，從而應當理解的是本文的詳細公開可以被應用到任意數量的不同無線電接入技術。

行動裝置100可以包括天線102、雙工器104、接收機(RX)鏈106、發射機(TX)鏈108、建模邏輯110、消除邏輯112以及參數估計邏輯114。如圖1中所示，天線102可以在RX鏈106和TX鏈108之間被共享以便於執行無線接收和無線發送兩者。儘管天線102被示為單個天線，但是應當理解的是天線102可以被類似地實現為包括多個天線的天線陣列。

行動裝置100的前述組件和邏輯電路可以被實現為獨立的硬體組件或獨立的電路(例如，作為獨立的集成電路)，如圖1所示。然而，應當理解的是部分或全部電路可以由通用可編程處理器(例如，微處理器)來實現。因此，前述組件中的一個或多個組件的部分或全部功能可以被整合到單個硬體組件中。還應當理解的是行動裝置100可以包括多個附件組件，包括硬體、處理器、存儲器和其他專用或通用硬體/處理器/電路等等，以便於支持無線無線電通信的各種附加操作。行動裝置100可以附加地包括核心硬體，諸如專用於執行和/或支持移動通信應用的一個或多個處理器。行動裝置100還可以包括各種用戶輸入/輸出設備，諸如顯示器、小鍵盤、觸控螢幕、揚聲器、外部按鍵等等。

雙工器104可以被利用以便於通過天線102促進RX鏈106進行的無線接收和TX鏈108進行的無線發送。例如，天線102可以無線地接收一個或多個下行鏈路信號並將產生的下行鏈路信號提供至雙工器104。雙工器104可以將下行鏈路信號提供至RX鏈106。RX鏈106可以例如利用低噪聲放大器(LNA)、自動增益控制器(AGC)和下變頻器/模擬-數字轉換器(ADC)來處理下行鏈路信號，並且可以輸出產生的信號y(t)。

TX鏈108可以提供上行鏈路信號至雙工器104，然後雙工器104可以提供該上行鏈路信號至天線102以用於無線傳輸。例如，TX鏈可以接收意圖用於上行鏈路傳輸的信號X(t)，並且在其上例如利用處理電路和功率放大器來執行傳輸處理和放大。然後，TX鏈108可以提供產生的信號至雙工器104以用於由天線102進行後續的無線傳輸。應當理解的X(t)可以是例如奇異值或一組多個奇異值，諸如表示多個二進位位的傳輸符號。

因此，RX鏈106和TX鏈108二者可以共享到雙工器104的公用連接以便於分別接收下行鏈路信號和發送上行鏈路信號。由於不完善的隔離，由TX鏈108提供的上行鏈路信號可能洩漏到RX鏈106中，從而潛在地使RX鏈106產生的接收信號惡化。如圖1所示，RX鏈106可以輸出信號y(t)，其中y(t)＝y1(t)+yDL(t)，y1(t)是對應於X(t)的洩漏信號，並且yDL(t)是對應於由天線102接收的期望的下行鏈路信號的所接收的下行鏈路信號。應當理解的是TX鏈108和RX鏈106之間可能存在額外的洩漏路徑。

因此，作為RX鏈106的輸出y(t)可以包含兩個不同的組分yDL(t)和y1(t)，其中yDL(t)對應於所接收的、包含期望的信息的下行鏈路信號，而y1(t)對應於從TX鏈108洩漏的信號X(t)。因而，y(t)可能由於y1(t)的存在而惡化。

洩漏y1(t)(也被稱為「自幹擾」)的存在可能在接收機側導致顯著的性能退化。應當理解的是諸如y1(t)的洩漏甚至能夠在利用獨立的發射頻帶和接收頻帶的頻率雙工系統或者在獨立的時間段期間進行發射和接收的時間雙工系統中導致這樣的自幹擾。潛在的自幹擾問題同樣未能通過使用專用(即，非共享的)天線得以解決，這是因為洩漏仍可以通過RX和TX鏈之間的各種間接耦合路徑發生。

由TX鏈洩漏造成的自幹擾可以通過估計在RX鏈所產生的信號處的洩漏(即，y(t)中的y1(t))並消除該估計的洩漏來得到解決。由於洩漏源信號X(t)在行動裝置100處是已知的，因此它有可能對從TX鏈108至RX鏈106的路徑進行建模以便於估計來自x(t)的y1(t)，從而獲得洩漏估計參數化的線性模型可以被用於對X(t)和y1(t)之間的關係建模。基於模型的輸出，通過使用洩漏估計可以從RX鏈信號y(t)消除洩漏信號y1(t)。

如圖1所示，TX鏈輸入信號X(t)可以被提供至建模邏輯110。建模邏輯110可以輸出洩漏估計至消除邏輯112，然後消除邏輯112可以基於所提供的洩漏估計從RX鏈輸入信號y(t)中消除洩漏。建模邏輯110可以通過利用參數向量W來對輸入信號X(t)和洩漏信號y1(t)之間的關係建模以確定洩漏估計參數估計邏輯114可以持續更新建模邏輯110的參數向量W的模型參數以便於實時提供準確的模型表徵，從而使行動裝置110能夠獲得洩漏信號y1(t)的準確估計

建模邏輯110可以使用參數向量W來對X(t)和y1(t)之間的關係進行如下建模以產生洩漏估計

其中W』是W的變換，並且φ(X(t))是被包含在RX鏈輸入信號向量X(t)＝{X(t)，X(t-1)，...X(t-T0)}中的當前和過去輸入樣本的函數，其中T0是模型的記憶長度(memory length)。如前面詳述的，X(t)可以表示奇異值或者可以是一組多個奇異值，諸如傳輸符號。

函數Ф可以是「核心化」或「映射」函數，並且可以被利用以便於補償y1(t)和TX鏈輸入信號X(t)之間的非線性關係。由於任何數量的源(諸如，不同的發射頻帶和接收頻帶、諸如功率放大器之類的非線性組件以及諸如濾波器和延遲之類的多個附加的組件)，該非線性可能被引入從TX鏈108至RX鏈106的洩漏路徑。因此，洩漏信號y1(t)可以是當前和過去TX鏈輸入信號X(t)：＝(X(t)，X(t-1)，...X(t-T0))的非線性函數。

因此，核心化函數φ(X(t))可以被用於將原始的(即，未經映射的)輸入信號X(t)，X(t-1)，...X(t-T0)轉化為對應於洩漏信號y1(t)的線性空間。然後，基於參數向量W的估計的參數化的線性模型可以被利用以便於基於等式1從X(t)估計

因此，通過參數向量W的線性參數估計可以提供自幹擾消除問題的解決方案。維持準確表徵TX鏈輸入信號X(t)和洩漏信號y1(t)之間的關係的參數向量W，從而提供了估計洩漏估計的有效方式。由於X(t)和y1(t)之間的關係很複雜，參數向量W可以包含上百個參數。W必須基於對TX鏈輸入信號X(t)和RX鏈輸入信號Y(t)的觀測被不斷地更新以便於維持充分全面的模型。

諸如線性均方(LMS)和遞歸線性平方(RLS)之類的傳統方法可以被利用以便於在X(t)通過核心化函數φ(X(t))被轉換到y1(t)的線性域中之後估計參數向量W。然而，這些傳統方法可能受到關於這些傳統方法的收斂速度、複雜度和功率消耗要求的各種擔憂。LMS提供了簡單的實現(即，相對低的複雜度)，但是遭受較慢的收斂速度。相反，RLS提供了較快的收斂速度但是證明對於許多實時實現來說過於複雜。

針對RLS方法已經提出了若干簡化以便於減小對實踐層面的複雜度。然而，在諸如所提出的自幹擾消除情形之類的動態情形中，這些簡化面臨著若干缺陷。提供了大規模降低複雜度的方法通常證明過於簡單以致於不能避免估計和/或消除中的尖波，而較全面的方法過於複雜並且需要精確的離線參數設置。

例如，坐標下降法(CD)在上述傳統方法上提供了複雜度的急劇降低。與更新W中的每一個參數不同，CD算法僅更新單個參數。儘管此方法提供了複雜度的可預測的減小，但是收斂速度可能慢得難以接受。

對傳統方法所提出的另一簡化是共軛梯度(CG)，其中對W的每一個參數更新是基於二次成本函數並且以基於線性系統的假設而確定的最優步長沿著優化方向下降。由於優化的更新方向性，CG可以在各種實現中提供快速收斂。然而，在許多情況下，總體複雜度將與RLS類似。

因此，行動裝置100對無線信號的接收可以通過對用於估計洩漏信號y1(t)的參數向量W的參數更新方案的實現來得到改善，其中該參數更新方案提供了高精確度、相對快的收斂速度和降低的複雜度。

給出TX鏈輸入信號X(t)和RX鏈輸入信號Y(t)的每一個新的觀測對W的更新可能是必要的。如前面詳述的，模型化來自TX鏈輸入信號X(t)的估計的洩漏的關係可以被表示為(參見等式1)，其中φ(X(t))是將當前和過去的TX鏈輸入信號X(t)：＝(X(t)，X(t-1)，...X(t-T0))映射至的線性域的Nx1向量。Ф的每個元素可以是X(t)的一個或多個過去的TX鏈輸入信號的非線性函數。因此，X(t)的每一個新的觀測(即，每一個後續發送的TX鏈輸入信號)可能需要對向量φ(X(t))的更新，這是因為φ(X(t))的一個或多個元素可能取決於最近剛被發送的TX鏈信號X(t)。

為了清晰起見，u(t)可以被用於表示φ(X(t))。在給定時間t處，等式1可以被表示如下：

u(t)』W＝y1(t)

u(t-1)』W＝y1(t-1)

…

u(1)』W＝y1(1)

這可以使用矩陣U(t)和Y1(t)被寫成如下緊湊形式：

U(t)』W＝Y1(t) (2)，

其中U(t)：＝(u(t)，...，u(1))並且Y1(t)：＝(y1(t)，...，y1(t))』。

實現最小均方誤差(MMSE)的參數向量W通常是最優解。可以示出實現MMSE的向量W還是如下等式(3)的解：

U(t)U(t)』W＝U(t)Y1(t) (3)

然後R(t)可以被定義為R(t)：＝U(t)U(t)』＝u(t)u(t)』+u(t-1)u(t-1)』+…+u(1)u(1)』，它是核心化的輸入信號向量(Ф(X(k))，k＝1，2，...t)的經驗協方差矩陣，其中向量X(k)＝(X(k)，X(k-1)，...，X(k-T0))。類似地，β(t)可以被定義為β(t)＝U(t)Y1(t)，它是核心化的輸入信號向量Ф(X(k))和觀測向量Y1之間的相關性。

然後，等式(3)可以使用R(t)和β(t)被改寫為：

R(t)W＝β(t) (4).

因此，等式(4)可以針對W求解以便於獲得準確地模型化Ф(X(k))和y1(t)之間的關係的參數向量W，從而提供了用於估計洩漏的模型以便於有效地從RX鏈輸入信號y(t)中消除洩漏。從而W可以被用於估計和消除將來的傳輸中的洩漏。

等式(4)中W的潛在解可以通過計算R(t)的逆矩陣來實現。然而，R(t)具有大於100x100的維度，從而它呈現出越來越複雜的逆運算。因此，上述參數估計方法(諸如LMS、RLS、CD和CG)被提出作為提供了降低複雜度的替代方法。

例如，CG可以被利用以便於計算滿足等式(4)的W，其涉及基於二次成本函數和最優步長來更新W的每一個元素。然而，這種方法可能過於複雜，因為W通常將具有大於100x1的維度，並因此將需要同等數量的更新以便於完成CG估計。

如前面詳述的，CD僅涉及對W的單個元素的更新。然而，一旦結果被應用，複雜度的急劇降低可能導致洩漏的估計和/或消除對尖波的增加的敏感性。

圖2詳述了示出用於執行對參數向量W的更新的方法200的流程圖。應當理解的是儘管將涉及在自幹擾消除應用中估計洩漏來描述方法200，但是本文詳述的方法和實施方式可以被用於各種不同的應用中。例如，應當理解的是這類方法可以被應用至要求類似的線性估計問題的任意數量的系統。因此，方法200可以被應用為LMS、RLS、CD或CG等多種參數估計方法的替代方法。

方法200可以開始於諸如等式4中的系統。在自幹擾消除中，方法200可以旨在於找出參數向量W以準確估計核心化的輸入信號向量Ф(X(k))和洩漏y1(t)之間的關係，如關於圖1所詳述的。因此，適於系統y1(t)＝W′φ(X(t))的W可以通過找出解出系統R(t)W(t)＝β(t)的解W(t)來獲得，其中R(t)是核心化的RX鏈輸入信號向量Ф(X(k))的協方差矩陣，並且β(t)是核心化的TX鏈輸入信號向量Ф(X(k))和RX鏈輸入信號向量Y1(t)之間的相關度。

方法200可以被實現為迭代算法，並且可以基於新的觀測對參數向量W執行連續更新。例如，方法200可以在每次迭代期間接收針對X(t)和Y(t)的新的觀測，並且隨後可以基於每次迭代期間的新的觀測在參數向量W上執行更新。

從而，方法200可以在時間t處利用過去的值R(t-1)、β(t-1)和W(t-1)(即，利用來自方法200的上一次迭代的R、β和W的值)開始執行。在202處，方法200可以獲得新的觀測X(t)和y(t)。例如，方法200可以觀測到被調度用於經由TX鏈108進行傳輸的下一TX信號，即X(t)。然後，方法200可以更新輸入信號向量X(t)以包括下一TX信號X(t)，並且隨後更新核心化的輸入信號向量Ф(X(k))。方法200還可以接收觀測y(t)並且更新觀測向量Y(t)。

因此，方法200可以在204中即通過將最新的觀測x(t)(以Ф(X(k))的形式)和y(t)應用至R(t-1)和β(t-1)來更新協方差矩陣R(t)和相關向量β(t)。因此，方法200必須基於W(t-1)、R(t)和β(t)確定被適當更新的W(t)。所以，方法200可以試圖獲得準確的當前的W(t)以便於將W(t)應用至線性關係從而使能夠生成用於自幹擾消除的洩漏估計

與更新W中的每一個元素相反，方法200可以替代地選擇W中的元素的子集來更新。換句話說，方法200可以標識W的多個關鍵元素來更新。然後方法200可以針對W的每一個關鍵元素確定並應用適當的更新。方法200可以在每次迭代期間確定更新向量δW並且在時間t處按照W(t)＝W(t-1)+δW更新W。更新向量δW可以僅在D個位置處為非零值，因此W的D個位置可以在方法200的每次迭代期間被更新。因此，W的總共D個關鍵元素可以在方法200的每次迭代期間被更新。參數D可以根據系統動態來選擇，諸如D＝2，4，6等等。較大的D值可能需要增加的複雜度(這是由於要被更新的W的元素的數量增加)，但是可以提升準確度。相反，較小的D值可能降低複雜度但是同樣地降低了準確度，從而使自幹擾消除易受尖波影響。

因此，方法200可以旨在於標識W的D個關鍵元素來更新。從而，D可以是預定義的數量，其確定要被更新的W的關鍵元素。為了標識W的D個關鍵元素，204可以按照r(t)＝R(t)W(t-1)-β(t-1)確定「餘數」向量r(t)。因此，餘數向量r(t)可以具有Nx1的維度，對應於R(t)(NxN)、β(t)(Nx1)和W(t-1)(Nx1)的維度。

在確定了餘數向量r(t)之後，206可以根據預定義的標準排列r(t)的N個項。預定義的標準可以是例如量值，並且因此r(t)的每一個元素可以根據每一個元素的絕對值進行排列。應當理解的是可以利用多種不同的排列標準來標識r(t)的最高排位的元素。

在排列r(t)的元素之後，208可以選擇對應於最高排位的D個元素的r(t)的項。換句話說，在預定義的標準為量值的實施方式中208可以選擇r(t)中具有最大量值的D個項。

因此，可以選擇對應於r(t)中的最高排位的D個元素的W(t-1)的項進行更新，也就是說W(t-1)中對應於r(t)中的最高排位的D個元素的項可以被標識為W的關鍵元素。應當理解的是206和208可以作用於標識W(t-1)的關鍵元素，即W(t-1)中對更新有最大需求的元素。因此，W(t-1)的關鍵元素可以被選擇用於更新以得出W(t)，而W(t-1)中不那麼必要的元素可以不被更新。從而，方法200可以降低針對W的更新過程所涉及的總體複雜度，同時保證完成必要的更新。

在基於餘數向量r(t)標識出W的D個關鍵元素之後，方法200可以進行至計算它們對應的更新。如前面所詳述的，方法200可以通過計算更新向量δW，並且隨後按照W(t)＝W(t-1)+δW計算W(t)來將W從W(t-1)更新為W(t)。從而，可以獲得具有D個非零項的更新向量δW以與W的要被更新的D個關鍵元素相一致。

210因而可以基於在208中標識出的D個關鍵元素，從R(t)確定相應的DxD的子矩陣RD(t)，並且從r(t)確定相應的Dx1的子向量rD(t)。具體來說，如果在r(t)中位置(j1，j2，...，jD)被選擇為用以產生rD(t)的關鍵，則其後RD(t)將由R(t)中的{(a，b)，其中a和b處於(j1，j2，...，jD)}項組成。

因此，210可以產生RD(t)和rD(t)。然後，212可以應用所確定的子矩陣RD(t)和子向量rD(t)以生成如下維度降低的新系統：

RD(t)δWD＝rD(t) (5)，

其中δWD是Dx1的未知向量。應當理解的是δWD的D個元素中的每一個元素都對應於W(t)的D個關鍵元素中的一個元素。

然後，212可以諸如通過使用線性估計算法針對δWD對等式5的等式系統求解。由於等式5中的元素被認為基本上是線性的，因此可以應用任何數量的線性估計方法以便於確定等式5的可行解。例如，前述CG算法可以被應用至等式5的D維系統。儘管CG可以證明對於100+維度的系統R(t)W＝β(t)來說過於複雜，但是具有被適當選擇的D(諸如2、4、6等等)的等式5的系統可能同等地易於管理。當對相當小的系統應用優化時，相較於對全維度系統R(t)W＝β(t)操作的優化算法，方法200可以提供複雜度的大幅降低。應當理解的是可以類似地應用任何數量的替代優化算法，諸如各種線性估計方法中的任何方法(包括CD、RLS、LMS等等)。

在212中對等式5應用CG從而可以確定解δWD，其中解δWD被認為是等式5的線性系統的近似解。然後，214可以將δWD的全部D個項映射至δWD的對應的D個關鍵元素。具體來說，δW最初可以被定義為δW＝0Nx1。然後δW的項可以按照δW(jk)＝δWD(k)，k＝1，...，D來構成，從而將δWD的D個項映射至δW。因此，δWD的其餘N-D個項將被設置為零，因為根據被應用至餘數向量r(t)的排位標準，這些項將不會被208選擇作為W的關鍵項。

然後，216可以使用在214中獲得的更新向量δW，按照W(t)＝W(t-1)+δW來執行對參數向量W的更新。因此，W的D個元素將在方法200的單次迭代中被更新，也就是說利用諸如CG之類的優化算法被更新，其中D個元素已經被標識為對更新有關鍵需求的關鍵項。因為CG僅被應用至D維的系統，複雜度被大幅度地降低。然而，W的關鍵項仍可能根據每一觀測進行更新，從而在參數向量W的更新中保持高程度的準確度。

方法200然後可以應用被更新的W以便於根據等式6估計針對自幹擾消除的洩漏：

其中是對應於要通過TX鏈108發送的下一發射符號X(t+1)的洩漏估計，Ф(X(t+1))是基於新的觀測X(t+1)的被更新的核心化輸入信號向量，以及W(t)是如216中確定的被更新的參數向量W。

洩漏估計然後可以被利用以便於從所接收的信號X(t)中消除源自TX鏈108的、由TX信號X(t+1)的後續傳輸造成的洩漏。因此，洩漏信號y1(t+1)可以從所接收的信號y(t)被基本消除或顯著地降低，從而允許接收基本上由所期望的下行鏈路信號yDL(t+1)組成的經淨化的信號。

如圖2所示，方法200可以被實現為迭代處理，並且可以在時間t+1，t+2，...處不斷重複，以便於不斷降低行動裝置中的自幹擾。因此，在每次迭代期間W中的D個位置可以被選擇並且隨後使用降低的D維系統來更新，如前所述。應當理解的是，根據206和208所執行的排位和選擇，選擇用於更新的W中的D個關鍵項將可能針對每次迭代而變化。

儘管方法200中的每次迭代可以利用複雜的優化算法(諸如，CG)來計算更新向量δWD，但是由於所應用的系統的維度降低了，複雜度可以保持為易於管理的。因此，方法200可以被簡單地集成到各種設備(諸如，常規的智慧型電話、平板和其他行動裝置)中。

應當理解的是D可以是動態地，並且因此可以是自適應的。例如，諸如行動裝置100之類的、實現上文詳述的選擇性優化處理的行動裝置可以被配置為諸如通過基於所接收的信號y(t)定期地測量信噪比或分析誤差校正來測量接收特徵。然後，行動裝置100可以確定接收質量較差，並且因此可以將D的值增加到較高的值以便於潛在地獲得針對自幹擾消除的更加準確的洩漏估計可替代地，行動裝置100可以確定接收質量較高，並且因此可以降低D的值以便於進一步降低優化算法處理所涉及的處理要求。方法200因此可以被修改為根據需要包括這樣的對接收質量的分析和對D的相應的更新。

圖3示出通信終端300。通信終端300可以包括至少天線302、包含發射鏈306和接收鏈308的收發機304、處理電路310、核心中央處理單元(CPU)312、存儲器314以及用戶輸入/輸出316。

通信終端300可以使用天線302和收發機304來發送和接收無線信號。具體來說，收發機304的發射鏈306和接收鏈308可以利用天線302例如通過雙工電路分別從通信終端300發送信號並且在通信終端300處接收信號。應當理解的是天線302可以是單個天線或者可以是由多個天線組成的天線陣列。

通信終端300可以被配置為根據多種不同無線電接入技術中的任意一種技術來執行無線通信。例如，通信終端300可以被配置為根據蜂窩通信協議(諸如，3GPP無線網絡(例如，GSM、UMTS或LTE))來執行無線通信。通信終端300可以附加地或替代地被配置為根據短距離通信協議(諸如，WiFi或者藍牙)來執行無線通信。

核心CPU 312可以被用於諸如通過支持一種或多種無線電接入技術來支持通信終端300的核心功能。因此，核心CPU 312可以被配置為根據一個或多個支持的無線電接入技術來執行協議棧。核心CPU 312可以包括音頻處理電路，諸如音頻編碼和/或音頻解碼電路。核心CPU 312可以充當控制器，並且可以被配置為控制通信終端300的一個或多個附加組件。核心CPU 312可以被實現為例如微處理器或任意其他類型的可編程邏輯。在本公開的示範性方面中，處理電路310可以被合併為核心CPU 312的一部分。

如圖3所示，通信終端300還可以包括存儲器314。存儲器314可以由例如只讀存儲器(ROM)和/或隨機存取存儲器(RAM)組成。另外，存儲器314可以由若干獨立實施的存儲器組件組成，並且可以供通信終端300的一個或多個其他組件使用。存儲器314可以附加地存儲一組或多組程序代碼，諸如用於控制核心CPU 312和/或處理電路310的程序代碼。存儲器314可以附加地被用於存儲無線通信數據，諸如由接收鏈308接收的數據和/或意圖由發射鏈306發送的數據。

通信終端314可以附加地包括用於與用戶交互的組件，諸如用戶輸入/輸出316。用戶輸入/輸出316可以包括一個或多個輸入和/或輸出設備，諸如小鍵盤、物理按鍵、顯示器、觸摸敏感顯示器、揚聲器、麥克風、照相機等等。

通信終端300的內部組件可以經由一條或多條線路，諸如一條或多條數據總線與彼此耦合。因此，通信終端300的一個或多個內部組件可以通過互相交換數據來與彼此交互。通信終端300的內部組件內的數據交換可以由例如核心CPU 312控制。

類似於行動裝置100，通信終端300可能受到從發射鏈306至接收鏈308的洩漏的影響。因此，通信終端300可以被配置為從接收鏈308接收的信號中減輕和/或消除發射鏈洩漏。

通信終端300可以因此被配置為基於意圖通過發射鏈306傳輸的信號生成估計的洩漏信號。然後，通信終端300可以利用估計的洩漏信號來從接收鏈308接收的信號中減輕和/或消除實際的洩漏信號。

因此，通信終端300可以被提供有處理電路310，其可以與發射鏈306和接收鏈308交互以便於從接收鏈308接收的信號中減輕和/或消除洩漏。

發射鏈306可以因此被配置為發送一個或多個發射信號。接收鏈308可以被配置為接收一個或多個接收信號。

處理電路310可以被配置為實現對參數向量的選擇性優化(諸如方法200的選擇性優化處理)以估計發射鏈306和接收鏈308之間的洩漏。具體來說，處理電路310可以被配置為基於一個或多個發射信號和一個或多個接收信號計算協方差矩陣。具體來說，處理電路310可以被配置為首先標識包括一個或多個發射信號的發射信號向量。處理電路310然後可以在發射信號向量中的一個或多個發射信號上應用核心化函數以生成核心化發射信號向量。然後，處理電路310可以計算協方差矩陣以作為核心化發射信號向量的協方差矩陣。

處理電路310還可以標識包括一個或多個接收信號的接收信號向量。處理電路310然後可以生成核心化發射信號向量和接收信號向量之間的相關向量。處理電路310還通過確定核心化發射信號向量的元素和接收信號向量的元素之間的相關度來計算相關向量。

處理電路310可以基於獲得由發射鏈306最近發送的信號和有接收鏈308最近接收的信號來持續計算新的協方差矩陣和新的相關向量。換句話說，處理電路310可以基於從發射鏈306和接收鏈308中的一者或兩者接收到新的觀測來計算被更新的協方差矩陣和被更新的相關向量。處理電路310可以基於獲得新的發射信號觀測來更新核心化發射信號向量並且可以基於接收新的接收信號觀測來更新接收信號向量。

為了近似於從發射鏈306至接收鏈308的洩漏，處理電路310可以確定表示發射信號向量和接收信號向量之間的關係(諸如發射信號向量和與接收信號向量相關聯的目標信號組分之間關係)的參數向量。處理電路310可以確定近似於核心化發射信號向量和包含在接收信號向量中的信號洩漏之間的線性關係的參數向量。

處理電路310可以隨著時間類似地對參數向量執行持續更新以反映來自發射鏈306和接收鏈308的新的觀測。處理電路310可以通過基於來自發射鏈306和接收鏈308的新的觀測首先更新協方差矩陣和相關向量來更新參數向量。處理電路310然後可以利用被更新的參數向量來估計發射鏈306和接收鏈308之間的洩漏，並且隨後使用估計的洩漏來消除在接收鏈308所接收的信號中出現的實際洩漏。

為了更新參數向量來計算被更新的參數向量，處理電路310可以標識現有參數向量的多個關鍵元素以進行更新。為了標識多個關鍵元素，處理電路310可以基於現有參數向量、被更新的協方差矩陣和被更新的相關向量來計算參數餘數向量。處理電路310可以利用協方差矩陣和相關向量以及現有參數向量以便於計算參數餘數向量，諸如通過將參數餘數向量計算為協方差矩陣、相關向量和現有參數向量的線性組合。

處理電路310然後可以利用預定義的標準以便於估計參數餘數向量。處理電路310可以利用預定義的排位標準以便於對參數餘數向量的元素進行排位，諸如基於量值對參數餘數向量的元素進行排位。處理電路310然後可以選擇多個最高排位的元素，其中多個最高排位的元素的最高排位的元素的數量是預定義的。例如，處理電路310可以選擇參數餘數向量的整數數量的最高排位的元素作為多個最高排位的元素。

處理電路310然後可以基於參數餘數向量的多個最高排位的元素的指數來標識參數向量的多個關鍵元素。例如，處理電路310可以選擇多個關鍵元素中的每一個關鍵元素以使得多個關鍵元素中的每一個的指數對應於參數餘數向量的多個最高排位的元素中的一個的指數。因此，處理電路310可以標識參數向量的要被更新的多個關鍵元素。

處理電路310然後可以計算線性系統的解以確定針對參數向量的適當更新。線性系統可以是參數餘數向量的多個最高排位的元素和協方差矩陣中的對應元素之間的線性關係。處理電路310因此可以生成降低的協方差矩陣，該降低的協方差矩陣包括協方差矩陣的相應元素。參數餘數向量的多個最高排位的元素中的每一個可以對應於參數向量的多個關鍵元素中的一個。處理電路310可以使用線性估計方法(諸如CG、CD、RLS、LMS等等)對線性系統求解。處理電路310可以生成降低的參數更新向量以作為線性系統的解。

當線性系統具有對應於多個關鍵元素中的關鍵元素的數量的維度時，線性系統相較於核心化發射信號向量和接收信號向量之間的原始線性系統具有降低的維度。因此，線性系統可能需要少得多的處理。

處理電路310然後可以使用被確定為線性系統的解的降低的參數更新向量來更新參數向量，其中降低的參數更新向量具有比參數向量更少的元素。處理電路310可以通過將降低的參數更新向量映射至多個關鍵元素中的相應元素來更新參數向量。處理電路310可以例如對參數向量的多個關鍵元素中的相應的關鍵元素執行逐元素地添加降低的參數更新向量的每一個元素。處理電路310可以獲得被更新的參數向量。

處理電路310然後可以應用被更新的參數向量以便於從接收鏈308消除信號洩漏。例如，處理電路310可以獲得被調度用於由發射鏈308發送的下一發射信號。然後，處理電路310可以基於下一發射信號來更新核心化發射信號向量，並且其後可以例如通過對核心化發射信號向量和參數向量執行向量乘法來向被更新的核心化發射信號向量應用被更新的參數向量。

因此，處理電路310可以獲得估計的洩漏信號。處理電路310然後可以由接收鏈308接收下一接收信號，並且可以利用估計的洩漏信號來從下一接收信號中消除實際洩漏以產生乾淨的接收信號。處理電路310然後可以向通信終端300的一個或多個附加組件(例如，向核心CPU 312)提供乾淨的接收信號以用於進一步處理。

因此，處理電路310可以有效地從接收鏈308接收的信號中消除洩漏。當用來近似於發射信號和接收信號之間的關係的線性估計被執行在維度降低的系統上時，處理要求可以被大幅降低。然而，對參數向量的要被更新的關鍵元素的適當標識可以允許處理電路310準確地估計發射鏈到接收鏈的洩漏關係，並且因此有效地減輕和/或消除信號洩漏。

應當理解的是通信終端300可以包括多於一個收發機，例如出了收發機304之外的一個或多個收發機。一個或多個收發機可以與不同的無線電接入技術相關聯，並且因此通信終端300可以被配置為根據多種無線電接入技術操作。應當理解的是如上文詳述的信號洩漏可能在不同的無線電接入技術之間，諸如在針對第一無線電接入技術的收發機的發射鏈和針對第二無線電接入技術的收發機的接收鏈之間發生，其中第一無線電接入技術不同於第二無線電接入技術。通信終端300可以類似地應用上文詳述的方法，諸如通過選擇性地更新描述了由針對第一無線電接入技術的收發機到針對第二無線電接入技術的收發機導致的信號洩漏之間的關係的參數向量，以便於減輕和/或消除任何產生的信號洩漏。

圖4示出了說明方法400的流程圖。方法400可以是根據本公開的方面的處理信號的方法。

方法400可以在402中基於輸入信號向量和輸出信號向量計算協方差矩陣和相關向量。具體來說，方法400可以通過向輸入信號向量應用預定義的非線性映射函數來計算核心化輸入信號向量。方法400可以計算協方差矩陣以作為核心化輸入信號向量的協方差矩陣，並且可以計算相關向量以作為核心化輸入信號向量和輸出信號向量之間的相關向量。

方法400可以在404中基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素。參數向量可以表示輸入信號向量和輸出信號向量之間的關係。具體來說，參數向量可以表示核心化輸入信號向量和輸出信號向量的目標信號組分之間的線性關係。在信號洩漏應用中，參數向量可以描述核心化輸入信號向量和包含在輸出信號向量中的信號洩漏之間的線性關係。

方法400可以將參數餘數向量計算為參數向量、協方差矩陣和相關向量的線性組合，以便於確定多個關鍵元素。方法400然後可以執行在參數餘數向量的元素上執行逐元素的分析以根據預定義的標準標識出參數向量的相應的關鍵元素。

例如，預定義的標準可以是基於量值。404可以相應地標識參數餘數向量中具有最大量值的、預定義數量的元素。404然後可以基於預定義數量的元素，諸如通過選擇將在降低的參數餘數向量中的預定義數量的元素中的每一個來生成降低的參數餘數向量。

方法400然後可以在406中利用降低的參數餘數向量對線性系統求解，以便於確定降低的參數更新向量，其中降低的參數更新向量具有比參數向量更少的元素。降低的參數向量還具有多個元素。方法400可以通過標識對應於參數向量的多個關鍵元素的協方差矩陣的元素來生成降低的協方差矩陣，其可以相應地對應於降低的參數餘數向量的元素。

線性系統因此可以包括降低的參數餘數向量和降低的協方差矩陣。406可以估計線性系統的解以生成降低的參數更新向量，其中降低的參數更新向量是線性系統的解。

406可以使用任何線性逼近方法以估計線性系統的解。例如，406可以利用CG、CD、LMS、RLS等等，以便於到達線性系統的解。

在406中確定了降低的參數更新向量之後，方法400可以在408中使用降低的參數更新向量來更新參數向量的多個關鍵元素以生成被更新的參數向量，其中降低的參數更新向量具有比參數向量更少的元素。408可以僅更新參數向量的多個關鍵元素以生成被更新的參數向量，而被更新的參數向量的其餘元素與參數向量保持一致。

方法400然後可以在410中使用被更新的參數向量來處理與輸入信號向量相關聯的一個或多個信號。一個或多個信號可以源於與輸入信號向量的輸入信號相同的來源。

例如，輸入信號向量可以基於由收發機的發射鏈此前發送的一個或多個發射信號，並且輸出信號向量可以基於由收發機的接收鏈此前接收的一個或多個接收信號。參數向量可以描述一個或多個發射信號和包含在一個或多個接收信號中的信號洩漏之間的關係，諸如基於輸入信號向量和信號洩漏描述了核心化輸入信號向量之間的線性關係。

參數向量因而可以被利用以便於估計從發射鏈到接收鏈的信號洩漏。方法400因此可以在410中向核心化輸入信號向量應用參數向量以估計一個或多個接收信號中的信號洩漏。然後，410可以使用信號洩漏估計來執行處理以減輕或消除信號洩漏。

由於406中運算的線性系統對應於多個關鍵元素已經降低了維度，因此方法400能夠利用更少的處理能力來獲得線性系統的解。因此，與對線性系統求解以更新參數向量的每一個元素相反，方法400可以替代地僅標識參數向量的關鍵元素並且對被降低維度的線性系統求解以便於在這些關鍵元素上執行更新。應當理解的是調整參數餘數向量的預定義數量的元素可以確定線性系統的維度，從而類似地影響了對線性系統求解所涉及的複雜度。

應當理解的是上文詳述的選擇性優化方法可以被擴展至任意數量的優化情景。例如，儘管上面的公開關注於自幹擾消除方法，但是將理解的是可以通過對參數向量的選擇性更新來改善任意數量的優化應用。例如，上文詳述的選擇性優化方法可以被應用於估計採用與等式1類似的形式的任何非線性方程系統，其中諸如Ф之類的映射函數可以被用於估計線性關係。另外，上文詳述的選擇性優化方法可以附加地被應用於估計線性方程系統，諸如已知參數為線性的，從而諸如Ф之類的線性映射函數可以是非必要的。因此，應當理解的是可以利用本公開的選擇性優化方法來估計任何數量的等式方程的解。利用CG或CD的估計情景可能尤其相關，因為本文詳述的選擇性優化方法可以在CG上提供減小的複雜度，同時避免了與CD相關聯的棘手的尖波。因此，選擇性優化可以被應用以提供理想的收斂時間並伴隨穩健的估計結果。

下面的示例屬於本公開的進一步的方面：

示例1是一種處理信號的方法。該方法包括：基於輸入信號向量和輸出信號向量計算協方差矩陣和相關向量；基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素，其中參數向量表示輸入信號向量和輸出信號向量之間的關係；計算線性系統的解以生成具有多個元素的、被降低的參數更新向量，其中線性系統是基於參數向量的多個關鍵元素、協方差矩陣和相關向量；使用被降低的參數更新向量來更新參數向量的多個關鍵元素以生成被更新的參數向量，其中被降低的參數更新向量具有比參數向量更少的元素；以及使用被更新的參數向量處理與輸入信號向量相關聯的一個或多個信號。

在示例2中，示例1的主題可選擇地包括，其中基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素包括：將參數向量的預定義數量的元素選擇作為多個關鍵元素。

在示例3中，示例2的主題可選擇地包括，其中使用被降低的參數更新向量來更新參數向量的多個關鍵元素以生成被更新的參數向量包括：僅更新參數向量的多個關鍵元素。

在示例4中，示例1至3中任意一項的主題可選擇地還包括：利用收發機的發射鏈，發送一個或多個發射信號；以及利用收發機的接收鏈，接收一個或多個接收信號，其中輸入信號向量是基於一個或多個發射信號，並且輸出信號向量是基於一個或多個接收信號。

在示例5中，示例4的主題可選擇地包括，其中使用被更新的參數向量來處理與輸入信號向量相關聯的一個或多個信號包括：向意圖被收發機的發射鏈發送的新的輸入信號應用被更新的參數向量以生成估計的洩漏信號，其中估計的洩漏近似於從收發機的發射鏈到接收鏈的信號洩漏；以及利用估計的洩漏信號來從收發機的接收連結收的接收信號中消除實際洩漏信號。

在示例6中，示例5的主題可選擇地包括，其中向意圖被收發機的發射鏈發送的新的輸入信號應用被更新的參數向量以生成估計的洩漏信號包括：基於新的輸入信號更新輸入信號向量以生成被更新的輸入信號向量；向被更新的輸入信號向量應用映射函數以生成核心化的輸入信號向量，其中參數向量描述了核心化輸入信號向量和信號洩漏之間的線性關係；以及向核心化輸入信號向量應用被更新的參數向量以生成估計的洩漏信號。

在示例7中，示例1至6中任意一項的主題可選擇地包括，其中基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素包括：基於參數向量、協方差矩陣和相關向量生成參數餘數向量；向參數餘數向量應用預定義的標準以標識參數餘數向量中的多個最高排位的元素；以及將分別對應於參數餘數向量的多個最高排位的元素中的相應元素的參數向量的元素選擇作為參數向量的多個關鍵元素。

在示例8中，示例1至7中任意一項的主題可選擇地還包括：向輸入信號向量應用預定義的映射函數以生成核心化輸入信號向量。

在示例9中，示例8的主題可選擇地包括，其中向輸入信號向量應用預定義的映射函數以生成核心化輸入信號向量包括向輸入信號向量應用非線性的預定義的映射函數，其中參數向量描述了核心化輸入信號向量和與輸出信號向量相關聯的目標信號組分之間的線性關係。

在示例10中，示例9的主題可選擇地還包括：利用收發機的發射鏈發送一個或多個發射信號，並且利用收發機的接收連結收一個或多個接收信號，其中輸入信號向量是基於由收發機的發射鏈發此前發送的一個或多個發射信號，並且輸出信號向量是基於由收發機的接收鏈此前接收的一個或多個接收信號。

在示例11中，示例10的主題可選擇地包括，其中參數向量表示核心化輸入信號向量和包含在一個或多個接收信號中的信號洩漏之間的線性關係。

在示例12中，示例8的主題可選擇地包括，其中協方差矩陣是核心化輸入信號向量的協方差矩陣，並且相關向量是核心化輸入信號向量和輸出信號向量之間的相關向量。

在示例13中，示例1至12中任意一項的主題可選擇地包括，其中基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素包括：通過在參數向量、協方差矩陣和相關向量上執行線性運算以生成參數餘數向量，根據預定義的標準選擇參數餘數向量中的預定義數量的最高排位的元素，以及選擇分別對應於預定義數量的最高排位的元素中的相應的最高排位的元素的選擇參數向量的元素以作為參數向量的多個關鍵元素。

在示例14中，示例13的主題可選擇地包括，其中根據預定義的標準選擇參數餘數向量的預定義數量的最高排位的元素包括：選擇參數餘數向量的預定義數量的最高排位的元素，其中該預定義數量比參數向量中的元素數量少。

在示例15中，示例13的主題可選擇地包括：預定義的標準是基於量值，並且其中根據預定義的標準選擇預定義數量的最高排位的元素包括：選擇參數餘數向量中的具有最大量值的預定義數量的元素作為預定義數量的最高排位的元素。

在示例16中，示例13的主題可選擇地還包括：選擇參數餘數向量的預定義數量的最高排位的元素以生成降低的參數餘數向量，其中降低的參數餘數向量僅包含參數餘數向量的預定義數量的最高排位的元素。

在示例17中，示例16的主題可選擇地還包括：選擇對應於參數向量的多個關鍵元素的協方差矩陣的元素以生成降低的協方差矩陣。

在示例18中，示例17的主題可選擇地包括，其中計算線性系統的解以生成具有多個關鍵元素的降低的參數更新向量包括：計算包括降低的參數餘數向量和降低的協方差矩陣的線性系統的解。

在示例19中，示例18的主題可選擇地包括，其中線性系統描述了降低的參數餘數向量和與降低的協方差矩陣之間的線性關係，並且其中計算線性系統的解以生成降低的參數更新向量包括：執行線性逼近來獲得降低的參數更新向量以作為線性系統的解。

在示例20中，示例19的主題可選擇地包括，其中執行線性逼近來獲得降低的參數更新向量以作為線性系統的解包括：在線性系統上執行共軛梯度估計。

在示例21中，示例19的主題可選擇地包括，其中使用降低的參數更新向量來更新參數向量的多個關鍵元素以生成被更新的參數向量包括：使用降低的參數更新向量來僅更新參數向量的多個關鍵元素以生成被更新的參數向量。

在示例22中，示例1至21中任意一項的主題可選擇地包括，其中使用降低的參數更新向量來更新參數向量的多個關鍵元素以生成被更新的參數向量包括：使用降低的參數更新向量來僅更新參數向量的多個關鍵元素以生成被更新的參數向量。

在示例23中，示例1至22中任意一項的主題可選擇地包括，其中基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素包括：基於參數向量、協方差矩陣和相關向量生成參數餘數向量，向參數餘數向量應用預定義的標準以標識參數餘數向量的多個最高排位的元素，以及選擇分別對應於參數餘數向量的多個最高排位的元素中的相應元素的參數向量的元素以作為參數向量的多個關鍵元素。

在示例24中，示例23的主題可選擇地包括，其中選擇分別對應於參數餘數向量的多個最高排位的元素中的相應元素的參數向量的元素以作為參數向量的多個關鍵元素包括：選擇多個關鍵元素，其中參數向量的多個關鍵元素分別具有對應於參數餘數向量的多個最高配位的元素中的相應最高排位的元素的向量指數的向量指數。

在示例25中，示例23的主題可選擇地包括，其中預定義的標準是基於量值，並且其中向參數餘數向量應用預定義的標準以標識參數餘數向量的多個最高排位的元素包括：選擇參數餘數向量的具有最高量值的預定義數量的元素作為參數餘數向量的多個最高排位的元素。

在示例26中，示例23的主題可選擇地包括，其中線性系統描述了降低的參數餘數向量和對應於降低的參數餘數向量的元素的協方差矩陣的多個元素之間的線性關係，並且其中計算線性系統的解以生成具有比參數向量更少的元素的降低的參數更新向量包括：應用共軛梯度估計來獲得降低的參數更新向量以作為線性系統的解。

在示例27中，示例1的主題可選擇地還包括：通過向輸入信號向量的一個或多個元素應用預定義的映射函數以生成核心化輸入信號向量，其中參數向量描述了核心化輸入信號向量和輸出信號向量的目標信號組分之間的本質上的線性關係。

在示例28中，示例27的主題可選擇地還包括，其中基於輸入信號向量和輸出信號向量來計算協方差矩陣和相關向量包括：計算協方差矩陣以作為核心化輸入信號向量的協方差矩陣，並且計算相關向量以作為核心化輸入信號向量和輸出信號向量之間的相關向量。

在示例29中，示例1的主題可選擇地包括，其中使用被更新的參數向量處理與輸入信號向量相關聯的一個或多個信號包括：基於輸入信號向量生成經映射的輸入信號向量，其中被更新的參數向量描述了經映射的輸入信號向量和與輸入信號向量相關聯的目標信號組分之間的線性關係，並且向映射的輸入信號向量應用被更新的參數向量以便於估計與輸出信號向量相關聯的目標信號組分。

在示例30中，示例29的主題可選擇地包括，其中輸入信號向量是基於由收發機的發射鏈此前發送的一個或多個發射信號，並且輸出信號向量是基於由收發機的接收鏈此前接收的一個或多個接收信號，並且其中被更新的參數向量描述了經映射的輸入信號向量和包含在一個或多個接收信號中的信號洩漏組分之間的線性關係。

示例31是一種收發機設備。該收發機設備包括：被配置為發送一個或多個發射信號的發射鏈；被配置為接收一個或多個接收信號的接收鏈；以及處理器，被配置為：基於一個或多個發射信號和一個或多個接收信號計算協方差矩陣和相關向量；基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素，其中參數向量表示一個或多個發射信號和一個或多個接收信號之間的關係；計算線性系統的解以生成具有多個元素的、降低的參數更新向量，其中線性系統是基於多個關鍵元素、協方差矩陣和相關向量；使用降低的參數更新向量來更新參數向量以生成被更新的參數向量，其中降低的參數更新向量具有比參數向量更少的元素；以及使用更新的參數向量來處理一個或多個發射信號中的至少一個信號。

在示例32中，示例31的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過從參數向量選擇多個元素作為多個關鍵元素來標識參數向量的多個關鍵元素，其中多個關鍵元素的數量少於參數向量的元素的數量，並且其中處理器被配置為使用降低的參數更新向量來更新參數向量以通過僅更新參數向量的多個關鍵元素來生成被更新的參數向量。

在示例33中，示例31的主題可選擇地包括，其中參數向量的多個關鍵參數中的每一個關鍵參數對應於降低的參數更新向量的相應元素，並且其中處理器被配置為通過以下操作更新參數向量：使用降低的參數更新向量來僅更新參數向量的多個關鍵元素以生成被更新的參數向量。

在示例34中，示例33的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過以下各項操作基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素：基於參數向量、協方差矩陣和相關向量生成參數餘數向量；根據預定義的排位標準，標識參數餘數向量中的具有最高量值的預定義數量的元素；以及將對應於參數餘數向量的預定義數量的元素的參數向量的元素選擇作為參數向量的多個關鍵元素。

在示例35中，示例34的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為：選擇參數餘數向量的預定義數量的元素以生成降低的參數餘數向量，其中降低的參數餘數向量由參數餘數向量的預定義數量的元素組成。

在示例36中，示例35的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為選擇對應於參數向量的多個關鍵元素的協方差矩陣的元素以生成降低的協方差矩陣。

在示例37中，示例36的主題可選擇地包括，其中線性系統包括降低的參數餘數向量和降低的協方差矩陣，並且其中線性系統表示降低的參數餘數向量和降低的協方差矩陣之間的線性關係，並且其中處理器被配置為通過以下操作計算線性系統的解以生成降低的參數更新向量：執行線性逼近以獲得降低的參數更新向量來作為線性系統的解。

在示例38中，示例37的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為：通過在線性系統上執行共軛梯度估計來執行線性逼近，以獲得降低的參數更新向量來作為線性系統的解。

在示例39中，示例37的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過以下操作使用降低的參數更新向量來更新參數向量以生成被更新的參數向量：使用降低的參數更新向量來僅更新參數向量的多個關鍵元素以生成被更新的參數向量。

在示例40中，示例34的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為生成參數餘數向量作為參數向量、協方差矩陣和相關向量的線性組合。

在示例41中，示例31至40中任何一項的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為基於預定義的標準通過以下操作來標識參數向量的多個關鍵元素：通過標識參數向量的預定義數量的元素以作為參數向量的多個關鍵元素。

在示例42中，示例31至41中任何一項的主題可選擇地包括，其中被更新的參數向量估計發射鏈和接收鏈之間的信號洩漏，並且其中處理器被配置為使用被更新的參數向量通過以下各項操作來處理一個或多個發射信號中的至少一個發射信號：向包括一個或多個發射信號的輸入信號向量應用被更新的參數向量以生成估計的洩漏信號；以及向一個或多個接收信號中的至少一個接收信號應用估計的洩漏信號以便於減輕一個或多個接收信號中的至少一個接收信號中的信號洩漏。

在示例43中，示例31至42中任何一項的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過以下操作來計算線性系統的解以生成降低的參數更新向量：向線性系統應用共軛梯度估計以獲得降低的參數更新向量來作為線性系統的解。

在示例44中，示例31至43中任何一項的主題可選擇地包括，其中處理器還被配置為：通過向一個或多個發射信號中的至少一個發射信號應用預定義的映射函數來生成核心化輸入信號向量，其中參數向量表示核心化輸入信號向量和包含在一個或多個接收信號中的信號洩漏之間的線性關係。

在示例45中，示例44的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為：通過向一個或多個發射信號中的至少一個發射信號應用非線性的預定義的映射函數來生成核心化輸入信號向量。

在示例46中，示例44的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為：基於一個或多個發射信號和一個或多個接收信號計算協方差矩陣和相關向量通過以下操作來計算協方差矩陣和相關向量：計算協方差矩陣以作為核心化輸入信號向量的協方差矩陣，計算相關向量以作為核心化輸入信號向量和包括一個或多個接收信號中的至少一個接收信號的輸出信號向量之間的相關向量。

示例47是一種收發機設備。該收發機設備包括：被配置為發送一個或多個發射信號的發射鏈；被配置為接收一個或多個接收信號的接收鏈；以及處理器，被配置為：基於一個或多個發射信號和一個或多個接收信號計算協方差矩陣和相關向量；基於預定義的標準標識參數向量的多個關鍵元素，其中參數向量描述了一個或多個發射信號和一個或多個接收信號之間的關係；使用共軛梯度估計來計算線性系統的解以生成具有多個元素的、降低的參數更新向量，其中線性系統是基於多個關鍵元素、協方差矩陣和相關向量；使用降低的參數更新向量來更新參數向量以生成被更新的參數向量，其中降低的參數更新向量具有比參數向量更少的元素；以及通過向一個或多個發射信號應用被更新的參數向量生成估計的洩漏信號；以及利用估計的洩漏信號來消除接收信號中的至少一個接收信號中的洩漏信號。

在示例48中，示例47的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為基於預定義的標準通過以下操作標識參數向量的多個關鍵元素：通過選擇參數向量的多個關鍵中的預定義數量的關鍵元素。

在示例49中，示例47的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過以下操作使用降低的參數更新向量來更新參數向量以生成被更新的參數向量：僅更新參數向量的多個關鍵元素。

在示例50中，示例47的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過使用降低的參數更新向量來僅更新參數向量的多個關鍵元素來更新參數向量以生成被更新的參數向量。

在示例51中，示例47至50中任何一項的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過以下各項操作來生成估計的洩漏信號：使用一個或多個發射信號中的新的發射信號計算經映射的輸入信號向量，其中參數向量描述了經映射的輸入信號向量和從發射鏈至接收鏈的信號洩漏之間的本質上的線性關係；以及向經映射的輸入信號向量應用被更新的參數向量以生成估計的洩漏信號。

在示例52中，示例47至51中任何一項的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過以下各項操作來標識參數向量的多個關鍵元素：基於參數向量、協方差矩陣和相關向量生成參數餘數向量；向參數餘數向量應用預定義的標準以標識參數餘數向量中的多個最高排位的元素；以及將參數向量的多個關鍵元素選擇作為對應於參數餘數向量的多個最高排位的元素的參數向量的元素。

在示例53中，示例52的主題可選擇地包括，其中預定義的標準是基於量值，並且其中處理器被配置為通過以下操作來向參數餘數向量應用預定義的標準以標識參數餘數向量的多個最高排位的元素：選擇參數餘數向量中的具有最高量值的預定義數量的元素作為參數餘數向量的多個最高排位的元素。

在示例54中，示例47的主題可選擇地包括，其中處理器還被配置為向一個或多個發射信號應用預定義的映射函數以生成核心化發射信號向量，其中參數向量描述了一個或多個發射信號和包含在一個或多個接收信號中的信號洩漏之間的線性關係。

在示例55中，示例54的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過向一個或多個發射信號應用非線性的預定義的映射函數來向一個或多個發射信號應用預定義的映射函數以生成核心化發射信號向量。

在示例56中，示例54的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過以下操作來基於一個或多個發射信號和一個或多個接收信號計算協方差矩陣和相關向量：計算協方差矩陣以作為核心化發射信號向量的協方差矩陣，並且計算相關向量以作為核心化發射信號向量和包括一個或多個接收信號中的至少一個接收信號的接收信號向量之間的相關向量。

在示例57中，示例47至56中任何一項的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為基於預定義的標準通過以下操作來標識參數向量的多個關鍵元素：選擇參數向量的預定義數量的元素作為參數向量的多個關鍵元素。

在示例58中，示例47的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為基於預定義的標準通過以下各項操作來標識參數向量的多個關鍵元素：通過在參數向量、協方差矩陣和相關向量上執行線性運算來生成參數餘數向量，根據預定義的標準標識參數向量中具有最大量值的預定義數量的元素，並且標識分別對應於參數餘數向量的預定義數量的元素中的相應元素的參數向量的元素作為參數向量的多個關鍵元素。

在示例59中，示例47的主題可選擇地包括，其中處理器還被配置為選擇參數餘數向量的預定義數量的元素以生成降低的參數餘數向量，並且選擇對應於參數向量的多個關鍵元素的協方差矩陣的多個元素以生成降低的協方差矩陣，其中線性系統包括降低的參數餘數向量和降低的協方差矩陣。

在示例60中，示例59的主題可選擇地包括，其中線性系統描述了降低的參數餘數向量和降低的協方差矩陣之間的線性關係，並且其中處理器被配置為使用共軛梯度估計通過以下操作來計算線性系統的解以生成降低的參數更新向量：在線性系統上執行共軛梯度估計來獲得降低的參數更新向量以作為線性系統的解。

在示例61中，示例59的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過以下操作生成降低的參數餘數向量：通過選擇參數餘數向量的預定義數量的元素以作為降低的參數餘數向量。

在示例62中，示例47至61中任何一項的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過以下操作向一個或多個發射信號應用被更新的參數向量以生成估計的洩漏信號：基於一個或多個發射信號通過向發射信號向量應用被更新的參數向量以生成估計的洩漏信號。

在示例63中，示例62的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過向一個或多個發射信號應用預定義的映射函數以生成發射信號向量，其中參數向量描述了發射信號向量和洩漏信號之間的本質上的線性關係。

在示例64中，示例47的主題可選擇地包括，其中處理器被配置為通過以下操作利用估計的洩漏信號來消除接收信號中的至少一個接收信號中的洩漏信號：利用估計的洩漏信號來消除接收信號中的至少一個接收信號中的、由發射鏈產生的洩漏信號。

儘管已經參考具體的實施例詳細示出和描述了本發明，但是本領域的技術人員應當理解的是在不背離由所附權利要求限定的本發明的精神和範圍的情況下可以對此做出各種形式和細節上的改變。因此，本發明的範圍由所附權利要求指定，並且意圖涵蓋落入到權利要求的等同含義和範疇內的所有改變。