1.一种自适应干扰抵消控制装置，用于无线同频中继设备中；其特征在于：所述自适应干扰抵消控制装置包括一加/减法器、一自动增益控制模块、一自适应滤波器、一干扰抵消器及一延时器；
所述加/减法器的一输入端与所述无线同频中继设备中的数字下变频器连接，所述自适应滤波器的输出端通过干扰抵消器与所述加/减法器的另一输入端连接，所述加/减法器的输出端与自动增益控制模块的输入端连接，所述自动增益控制模块的一输出端通过延时器与自适应滤波器的输入端连接，所述自动增益控制模块的另一输出端与所述无线同频中继设备中的数字上变频器连接。
2.如权利要求1所述的一种自适应干扰抵消控制装置，其特征在于：所述自动增益控制模块包括一低频放大器及一增益控制器，所述低频放大器的输入端与加/减法器的输出端连接，所述低频放大器的输出端与增益控制器的输入端连接，所述增益控制器的输出端分别与延时器和数字上变频器连接。
3.一种自适应干扰抵消无线同频中继系统，其特征在于：包括一无线同频中继设备及一自适应干扰抵消控制装置，所述无线同频中继设备包括一施主天线、一低噪放大器、一模拟下变频器、一模数转换器、一数字下变频器、一数字上变频器、一数模转换器、一模拟上变频器、一功率放大器、一衰减器及一重发天线；所述自适应干扰抵消控制装置包括一加/减法器、一自动增益控制模块、一自适应滤波器、一干扰抵消器及一延时器；
所述施主天线、低噪放大器、模拟下变频器、模数转换器及数字下变频器依次连接，所述数字下变频器与所述加/减法器的一输入端连接，所述自适应滤波器的输出端通过干扰抵消器与所述加/减法器的另一输入端连接，所述加/减法器的输出端与自动增益控制模块的输入端连接，所述自动增益控制模块的一输出端通过延时器与自适应滤波器的输入端连接，所述自动增益控制模块的另一输出端与数字上变频器连接，所述数字上变频器、数模转换器、模拟上变频器、功率放大器、衰减器及重发天线依次连接。
4.如权利要求3所述的一种自适应干扰抵消无线同频中继系统，其特征在于：所述自动增益控制模块包括一低频放大器及一增益控制器，所述低频放大器的输入端与加/减法器的输出端连接，所述低频放大器的输出端与增益控制器的输入端连接，所述增益控制器的输出端分别与延时器和数字上变频器连接。
5.一种自适应干扰抵消控制方法，其特征在于：该方法需提供如权利要求1所述的一种自适应干扰抵消控制装置，该方法包括如下步骤：
步骤1、所述无线同频中继设备的施主天线接收原始输入信号r(n)并传输至加/减法器的一输入端，该原始输入信号r(n)包括从基站发送过来的有用信号b(n)和从重发天线反馈回来的干扰信号f(n)，f(n)＝h*s(n)，s(n)表示重发天线的发射信号，h表示重发天线和施主天线之间的多径反馈信道；
步骤2、将s(n)作为一个参考输入信号输入到所述自适应滤波器的输入端，其中，b(n)与f(n)和s(n)无关，且f(n)与s(n)相关；
步骤3、将基站发送过来的有用信号b(n)作为信号源，将重发天线反馈回来的干扰信号f(n)作为噪声干扰源，通过所述延时器对时间进行延迟，当重发天线反馈回来的干扰信号时延超过一个码片周期时，有用信号b(n)和干扰信号f(n)是互不相关的，此时由所述干扰抵消器按照最小均方算法使自适应滤波器的权系数w逐渐逼近多径反馈信道h，从而使自适应滤波器的输出信号c(n)逼近施主天线中接收的干扰信号f(n)；
步骤4、将所述自适应滤波器的输出信号c(n)传输给加/减法器的另一输入端，由所述加/减法器对原始输入信号r(n)与自适应滤波器的输出信号c(n)进行减法运算，得到经过干扰抵消后的输出信号e(n)，其中有：
e(n)＝r(n)-c(n)＝b(n)+f(n)-c(n)                         式(1)；
步骤5、经过干扰抵消后的输出信号e(n)的均方值为：
E[e2]＝E[(r-c)2]＝E[(b+f-c)2]＝E[b2]+E[(f-c)2]+2E[b(f-c)]        式(2)；
由于b与f不相关，f逼近c，因此b与c也不相关，则有：
E[e2]＝E[b2]+E[(f-c)2]                                  式(3)；
其中，E[e2]表示有用信号的功率；
要使经过干扰抵消后的输出信号e(n)只包含有用信号，就要求E[(f-c)2]取得最小值，
2
即要求E[(e-b) ]取得最小值，也就是要求经过干扰抵消后的输出信号e与有用信号b的均方误差为最小值，表明e与b达到了所能逼近的最大程度，即e最大程度逼近b，也就是说输出信号e(n)与基站发射的有用信号b(n)逼近，反馈信道干扰已消除，从而消除了接收到的干扰信号对基站信号的干扰。
6.如权利要求5所述的一种自适应干扰抵消控制方法，其特征在于：所述最小均方算法采用归一化分块最小均方算法，具体算法公式如下：
n＝kN+i                                               式(4)
c(n)＝wT(k-1)s(n)                                      式(5)
e(n)＝r(n)-c(n)                                        式(6)
其中，n表示第n个信号；k＝1,2,3...L；N表示自适应滤波器的分组大小，其物理意义是：每输入N个采样点对自适应滤波器的权系数做1次调整，使得自适应滤波器的自适应过程逐块的进行；i＝0,1,2...L-1；c(n)表示自适应滤波器的输出信号；w(k-1)表示第k-1个自适应滤波器的权系数；wT(k-1)是表示w(k-1)的转置；s(n)＝[s(n),s(n-1),…,s(n-L+
1)]T表示自适应滤波器的输入信号矢量；e(n)表示经过干扰抵消后的输出信号；r(n)表示原始输入信号；w(k)表示第k个自适应滤波器的权系数，是一个L维矢量；μ为自适应滤波器的步长；sH(kN+i)表示s(kN+i)的共轭转置；s*(kN+i)表示s(kN+i)的共轭；
通过该归一化分块最小均方算法计算出w(k)，然后调整w(k)，使得w(k)和多径反馈信道h相同；当自适应滤波器的权系数w(k)和多径反馈信道h完全相同时，自适应滤波器的输出信号c(n)逼近施主天线中接收的干扰信号f(n)，则有e(n)＝b(n)。
7.如权利要求5所述的一种自适应干扰抵消控制方法，其特征在于：所述最小均方算法采用频域块LMS算法，具体算法如下：
(1)采用1/2重叠保留法在N点的自适应滤波器抽头系数后补N个零形成M点，再进行M点的离散傅里叶变换FFT计算，其中M＝2N；令补零后的抽头系数再进行离散傅里叶变换FFT后变为：
其中， 为M×1的向量，是时域信号的初始抽头系统， 是频域的自适应滤波器抽头系统；频域的抽头向量长为时域抽头向量的两倍；
(2)将自适应滤波器的输入信号s(n)分成以M个信号为单位的数据块，组成连续的数据块，再将两个连续的数据块级联，然后对该级联的两个数据块做M点离散傅里叶变换FFT后得到：
其中，N为自适应滤波器的抽头个数，M＝2N，diag{a1,a2,...,an}表示以a1,a2,...,an作为主对角线上元素的对角矩阵；S(k)为频域的输入信号，是M×M的矩阵，由时域中的两个连续的数据块FFT后得到；
(3)将频域的输入信号S(k))和频域的自适应滤波器抽头系统 直接相乘，得到自适应滤波器的频域输出信号
(4)对频域输出信号C(k)做逆快速傅里叶变换IFFT处理；再利用1/2重叠保留法，对IFFT处理结果只保留其后一个数据块，即N个有效数据，得到cT(k)：
(5)然后对cT(k)进行矩阵转置得到自适应滤波器的时域输出信号c(k)，即是对原始输入信号的第k个数据块r(k)中干扰信号的估计值；
(6)以N个信号为数据块单位，将原始输入信号r(n)组成各个数据块，则第k个数据块r(k)为：r(k)＝[r(kN),r(kN+1),…,r(kN+N-1)]T       式(11)；
(7)计算原始输入信号中的第k个数据块r(k)与自适应滤波器的时域输出信号c(k)的差，得到经过干扰抵消后的输出信号第k个数据块
e(k)＝[e(kN),e(kN+1),…,e(kN+N-1)]T＝r(k)-c(k)                     式(12)；
(8)由于在得到c(k)时丢弃了前面的N个数据，因此在e(k)前添加N个0，然后进行FFT，计算得到频域的经过干扰抵消后的输出信号数据块E(k)：
(9)利用频域块LMS算法，将第k个数据块频域的输入信号S(k)的矩阵共轭转置SH(k)与频域的经过干扰抵消后的输出信号数据块E(k)相乘，得到两者的乘积T(k)＝SH(k)E(k)；然后根据1/2重叠保留法，通过IFFT处理并去除后一个数据块，得到时域信号Φ(k)的前N个数据，Φ(k)＝IFFT[SH(k)E(k)]
(10)为了与初始值 后面补N个0的形式相对于，在Φ(k)后面补N个零，
进行FFT处理，即
(11)在频域更新自适应滤波器抽头系数，得到更新后的自适应滤波器抽头系数其中， 为本次滤波与第k个频域数据块相乘所使用的抽头系数， 为下一次滤波与第k+1个频域数据块相乘所使用的抽头系数，μ为迭代 过程中的迭代步长，用于决定e(k)的均方值E[|e(k)|2]收敛到最佳均方值的速度和收敛值的准确性。
8.如权利要求5所述的一种自适应干扰抵消控制方法，其特征在于：所述最小均方算法采用基于相对误差相关函数的变步长LMS算法，具体算法如下：
步长的更新表达式为：
且
自适应滤波器的权系数的递推公式为：w(n+1)＝w(n)+u(n)x(n)s(n)
其中，u(n)为步长；α、γ和β为可调节的参数，0<α，γ<1,β>0；s(n)表示自适应滤波器的输入信号；r(n)表示原始输入信号；x(n)表示误差信号；umin表示最小步长，在稳态情况下，根据所预期的失调和算法的收敛速度进行选择；umax表示最大步长，选择接近标准LMS不稳定的步长点，以提供最大可能得收敛速度，umax的范围为：0通过参数γ微调步长，来控制进入稳态后的步长收敛度和算法的稳定性；
通过误差的相关值x(n)x(n-1)去调节步长，则步长只与自适应滤波器的输入信号s(n)有关，使该算法进行快速收敛；
当u(n+1)>αumax，则u(n+1)＝αumax，当u(n+1)<αumax，则u(n+1)＝umin；通过控制步长使时变步长u(n)始终在最佳步长附近变化。

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