还在争论FDD和TDD么？那你们OUT了

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话说FDD和TDD两兄弟为了争宠吵得不可开交时，突然从石头里蹦出个NDD，宣称自己才是世上最牛的“DD”，FDD和TDD两兄弟顿时惊慌失措、黯然失色，私下里打探了一下NDD的底细。今天我们就来揭揭NDD的底，看看他到底牛在哪里？

首先要从双工方式说起。

FDD(频分双工):采用两个对称的频率信道来分别发射和接收信号.

TDD(时分双工):发射和接收信号是在同一频率信道的不同时隙中进行的.

有人说，FDD是全双工，TDD是半双工。从一定意义上，这两个都不是全双工，因为都不能实现在同一频率信道下同时进行发射和接收信号。

今天我们介绍的NDD，可以实现发射和接收信号在同一频率同一时间进行传输，就是一个真正的全双工。不过，我更喜欢叫它“没有分工（No Division Duplex，NDD ）”。

难道以前我们就没有想到过这么牛的全双工方式？当然不是。由于无线系统中发射信号会对接收信号产生强大的自干扰，如果按NDD那样的玩法，系统根本无法工作。在NDD那样的全双工模式下，如果发射信号和接收信号不正交，发射端产生的干扰信号比接收到的有用信号要强数十亿倍（大于100dB）。

那么，NDD是怎么做到的？NDD最核心的技术就是消除了这100dB的自干扰。

先来看一看发射信号是怎样对接收信号产生强大的自干扰的。

由上图可知，由于双工器泄露、天线反射、多径反射等因素，发射信号掺杂进接收信号，产生了强大的自干扰。

怎样消除这些干扰呢？幸运的是，由于发射信号是已知的，那么就可以用发射信号作为参考来消除自干扰。但是，这个参考信号只能从数字基带域获得。当数字信号转换为模拟信号后，由于线性失真和非线性失真的影响，很难从中获得参考。因此，任何自干扰消除技术如果要想成功，必须要考虑发射信号的非线性失真。

另外，为了避免接收饱和，必须要考虑接收端模/数转换器的分辨率限制，因此，输入模/数转换器的自干扰信号强度必须确保小于一个确定值。

解决了这些问题，就能有效的分解出干扰信号，将它消除。

这个问题，据说NDD的主人已经解决了。

来自斯坦福大学的Sachin Katti和他的团队突破了以上难题，并在2012 年成立了 Kumu Networks初创公司，目前正在部署将这一技术应用于small cell。

他们是怎样突破的？Kumu给出了一些简单的原理介绍。

其实Kumu的自干扰消除技术并非首创，但Kumu的电路算法是目前性能最强的，能够消除110dB的干扰信号。

得益于强大的自干扰消除技术，使得真正的全双工通信成为可能，无线频谱效率和时延将会得到大大提升，如果能够完美应用，这无疑是一次颠覆性的创新。

1）比较FDD/TDD，频谱效率将提升一倍。

2）比较TDD，大幅度缩短时延。

因为TDD是时分双工，不能在同一时间收发数据，NDD则有效解决了这个问题，发送完数据，即刻接收反馈信息，减少时延。

另外，在传送数据包的时候，无需等待数据包完全到达才发送下一个数据包，特别是在重传的时候，大大减小时延。

这一技术可以广泛应用于微波回程、WIFI接入、移动设备和LTE接入等，目前最快捷的应用是作为“Self-Backhaul Small cell”部署于现网。

Self-Backhaul Small cell部署只需要在基站侧加装板件，而现网其它硬件部分无需改动。

目前，Kumu Networks已经获得了大量融资，但要真正实现落地，还面临着一些挑战。

1）电路板件设计。

自干扰消除电路设计需要支持宽频（>100MHZ)，多MIMO（>32天线），且要求尺寸小，功耗低，成本不能太高。

2）物理层、MAC层的优化设计。比如编码、调制、同步、检测、侦听、冲突避免、ACK等，尤其是针对MIMO的物理层优化。

3）对全双工和半双工之间动态切换的控制面优化，以及对现有帧结构和控制信令的优化。

不过，正如Sachin Katti所言，所有的挑战只是时间问题，一切都会实现的！