CN111245758B - 一种用于泛在电力物联网的qpsk调制非相干检测方法 - Google Patents

Abstract

一种用于泛在电力物联网的QPSK调制非相干检测方法，收到的信号接收值包括已知码片和未知码片，所述方法包括如下步骤：S1、对信号接收值进行解析处理，提取出和前导符中的全零比特对应的第一样值序列以及和未知码片对应的第二样值序列；S2、根据第一样值序列和第一伪随机码片序列生成用于估计残余载波频偏的度量值；S3、从度量值中提取频偏影响值并且进行估计，得到频偏影响估计值；S4、利用频偏影响估计值对第二样值序列进行补偿修正得到判决样本序列；S5、根据判决样本序列和第二伪随机码片序列生成判决统计量；S6、对判决统计量进行检测得到检测结果。本发明可靠性高、鲁棒性强，且计算复杂度低，能够降低网络节点的能耗。

Description

一种用于泛在电力物联网的QPSK调制非相干检测方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，具体的说是适用于泛在电力物联网的QPSK调制非相干检测方法。

背景技术

随着经济的发展、社会的进步、科技和信息化水平的提高以及全球资源和环境问题 的日益突出，依靠现代信息、通信、控制技术构建坚强智能电网，推动全球能源互联网建设，形成以电为中心、以清洁能源为主、能源全球配置的新格局，引领和推动第三次工业革命，已成为电力工业发展的必然选择。早在2015年9月26日，联合国发展峰会提出了“构 建全球能源互联网”的中国倡议。

能源流与信息流深度融合是能源互联网的关键特征之一。目前我国现有电力系统已经实现了关键电力生产业务的关键节点数据连接，但尚有海量的用户侧数据、电力系统边缘数据和智慧能源新技术及新业务数据未被采集和分析应用，因此，如何实现电力系统海量数据的广泛互联，以数据驱动能源业务模式创新，是当前能源互联网建设和发展过程中必须解决的问题。

在当前“云大物移智”等现代信息技术和先进通信技术快速发展的背景下，物联网作为一种可实现物与物、物与人之间信息交互的互联网技术，以其“全面感知、可靠传输、智能处理”的特性，被认为是增强电网感知、通信、计算和分析能力的关键技术平台，其与智能电网深度融合而来的“泛在电力物联网”也被提出。泛在电力物联网和坚强智能电网的融合发展，能够形成强大的价值构造平台，最终实现能源互联网的能源流、业务流、数据流“三流合一”。因此，对泛在物联网的研究具有重要意义。

泛在电力物联网包含感知层、网络层、平台层、应用层四层结构。处于最底层的感知层是物联网的皮肤和五官，是联系智能电网等物理世界与信息世界的纽带，负责识别智能电网中的物体，数据采集和信息的初次传输。

在网络层准确及时传送数据的前提下，应用层处理数据的计算精度与数据挖掘结论的准确性将取决于感知层数据的质量。而“全面感知”、“可靠传输”和“智能处理”也正是物联网三大基本特征。因此，感知层是物联网的核心，感知数据准确性从根本上决定了物联网系统在智能电网中的实际应用价值。保证感知层数据的可靠传输是构建泛在电力物理网亟需解决的首要关键技术难题之一。

IEEE 802.15.4g通信协议是为智能电网量身定做的物理层规范，该协议为智能电网定制了三种具有不同特性的物理层信号发送方式。其中的偏移四相相移键控调制物理层(Offset-quadrature Phase Shift Keying PHY,O-QPSK PHY)具有实现简单和成本较低的特性，特别适合在智能电网中大规模应用。因此，研究符合泛在电力物联网特性需求的O-QPSK信号强鲁棒性检测技术，是保障电网感知数据准确运达应用层的最根本出发点之一，也是物联网在智能电网中应用时亟需解决的最根本核心难题之一。

如图1所示，IEEE 802.15.4协议在不同载波频段上采用不同的调制方式和数据传输速率。如图2所示，在三个典型的频段共提供26个信道。其中，868MHz频段占1个信道，915MHz频段占10个信道，2.45GHz频段占16个信道。本发明内容的调制方式采用QPSK调制，载波频率采用2.4GHz频段上的最大频率，即2.48GHz。

如图3所示，IEEE 802.15.4物理层协议数据单元(PPDU)主要由同步头(SHR)、物理层帧头(SHR)和物理层(PHY)负载三部分构成。PPDU的SHR包括前导符和帧起始符(SFD)两部分，主要作用为允许接收设备同步并锁定在比特流。其中，前导符字段占4 字节，为32位的全零比特。帧起始分隔符(SFD)字段占1个字节，其值固定为0xA7，表示为一个物理帧的开始。PPDU的PHR字段占1个字节。其中，低7位表示帧长度，其值即为物理帧负载的长度，因此物理帧负载的长度不会超过127个字节；高1位为保留位。PPDU的 PHY负载，又称为物理层服务数据单元(PSDU)，该字段长度可变，一般用来承载介质访问控制(MAC)帧。

如图4所示，发送端将来自PPDU的二进制数据通过调制和扩频函数依次进行处理，从前导码(Preamble)字段开始，到PSDU的最后一个字节结束。PPDU每个字节的低4位被映射为一个数据符号，高4位被映射为下一个数据符号，每个数据符号再分别映射为长度为32的伪随机(PN)码片序列。

如图5所示，在2.4GHz频段上，QPSK物理层采用16进制准正交调制技术。在每个数据符号周期中，4个信息位选择要传输的16个准正交的PN码片序列中的1个，即每4个比特数据经调制扩频后可被转换为长度为32的PN码片序列。如图6所示，扩频后的序列采用半正弦脉冲整形的QPSK信号将每个数据符号所对应的PN码片序列调制到载波信号上。其中，将偶数序号的码片调制到同相(I)载波上，将奇数序号的码片调制到四相(Q)的载波上。为了消除180°的相位跳变，Q-相位码片相对于I-相位码片延迟1个码片周期。

为了实现QPSK接收机更高的可靠性，首先要考虑的便是具有完美同步的相干检测方式。然而，由于完美同步的不可实现性，在实际应用中采用的相干检测技术只能称为伪相干，且具有实现复杂度高、能耗大、对载波跟踪误差敏感和相位模糊等缺陷。因此，在实际的QPSK接收机的调制解调器中，通常采用能显著克服上述缺点的非相干检测技术。非相干检测技术在实现过程中不需要提取相干载波，更适用于追求低能耗、低速率、低成本的LR-WPAN中的应用。而提高接收信号的检测性能和改善其对冗余参数的鲁棒性则是该项技术亟待解决难题，这也一直是国内外无线通信技术领域研究的重点。

IEEE 802.15.4OPSK调制物理层的现有非相干检测方案多种多样。比较典型的有以下四种。第一，D.Park等人于2005年在《Electronics Letters》上发表的文章“Low-complexity frequency-offset insensitive detection for orthogonal modulation”。该文献给出了一种基于判决反馈的检测算法，该算法可在一定程度上降低实现复杂度。然而，这种判决反馈方案的一个明显缺点是存在误差传播，将影响接收机的可靠性。第二，K.H.Lin等人于2012 年在《Computers&Mathematics with Applications》上发表的名为“Low-complexity architecture of carrier frequency offset estimation andcompensation for body area network systems”文章。该文献提出了一种利用坐标旋转数字计算机(CORDIC)结构的方案来补偿信道的残余载波频偏(CFO)，但是其补偿过程能耗较高，并不适用于LR-WPAN接收机。第三，C.Wang等人于2012年10月在《WirelessCommunications&Signal Processing》上发表的“A low-complexity symbol-leveldifferential detection scheme for IEEE 802.15.4O-QPSK signals”。该文献引入了一种创新型的加性决策度量(NAM)来实现符号级差分检测。该方案可根据码片之间的相关性来导出假设码片的决策度量值，再通过和IEEE 802.15.4信号组中的16个码片序列中的每一个的决策度量进行比较，从而选择出最终检测符号。然而该文献并未考虑信道的CFO对接收信号的影响，而且其高成本的特点导致它并不适用于实际的应用。第四，J.H.Do等人于2005年在《IEEE Region 10Conference》上发表的名为“A coherent detection-basedsymbol detector algorithm for 2.45GHz LR-WPAN receiver”的文章，创新性地提出了一种基于相干检测的符号检测算法。该算法给出了一种“补偿信道残余载波频偏(CFO)”的启发式机制，并且提供了一种载波频偏影响值补偿方法。然而该方法的实现过程涉及到了双相关器和三角函数运算(即正弦和余弦)，导致它的实现复杂度较高，不适合用于LR-WPAN接收器，也不适用于泛在电力物联网。

发明内容

为了解决现有技术中的不足，本发明提供一种适用于工业无线网络WIA-PA的QPSK调制非相干检测方法，可靠性高、鲁棒性强，且计算复杂度低，能够降低网络节点的能耗。

为了实现上述目的，本发明采用的具体方案为：一种用于泛在电力物联网的QPSK调制非相干检测方法，信号包括已知码片和未知码片，其中已知码片包括前导符，前导符包括四个全零比特，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

S1、对信号接收值进行解析处理，提取出和前导符中的全零比特对应的第一样值序列以及和未知码片对应的第二样值序列；

S2、将第一样值序列进行转换得到负数形式的第一伪随机码片序列，并且根据第一样值序列和第一伪随机码片序列生成用于估计残余载波频偏的度量值；

S3、从度量值中提取频偏影响值并且进行估计，得到频偏影响估计值；

S4、利用频偏影响估计值对第二样值序列进行补偿修正得到判决样本序列；

S5、对判决样本序列进行处理得到若干个复数形式的第二伪随机码片序列，并且根据第二样值序列和所有第二伪随机码片序列生成若干个判决统计量；

S6、从所有判决统计量中选取最大值，并对其进行解映射后得到检测结果。

S1中对信号接收值进行处理的方法为：对信号接收值进行匹配滤波抽样得到接收值抽样序列

其中h_m,k代表乘性衰落，s_m,k表示第m个符号区间的第k个双极性QPSK调制码片，j为虚数单位，ω_m,k＝2πf_m,k表示以弧度为单位的载波频率偏移， f_m,k表示以Hz为单位的残余载波频偏，θ_m,k表示以弧度为单位的载波相位偏移，T_c表示扩频码片周期，η_m,k是离散、循环对称、均值为零且方差为

的复高斯随机变量，并且 h_m,k、θ_m,k和f_m,k是随机的、未知的、恒定的，且均与η_m,k统计独立；

第一样值序列为{r_m,k,1≤m≤L₁,1≤k≤K/2}，其中L₁表示前导符的符号长度，L₁的取值范围为 1≤L₁≤L，L为前导符长度阈值，K为扩频码长度。

S2的具体方法为：

S2.1、将前导符中的四个全零比特转换为32位单极性伪随机序列，然后将32为单极性伪随 机序列变换成双极性伪随机序列，最后将双极性伪随机序列转换为16位复数形式的第一伪 随机码片序列{s_0,k}；

S2.2、生成用于估计残余载波频偏的度量值：

其中，Ds_0,k为对第一伪随机码片序列进行码片级差分运算的结果，即

是为Ds_0,k的共轭复数形式，Dr_m,k为对前导符所对应的复基带接收信号进行码片级差分运算的结果，并且有

{s_0,k}是对应于前导符“0000”的复数形式扩频序 列，ω为载波角频率偏移，v和N_m,k均为集成噪声项，

为度量值中的频偏影响值。

S4中，判决样本序列表示为{r'_m,k}，并且有

为频偏影响值

的估计值。

S5中，判决统计量表示为A_m,n，并且有

为第n组四比特数据对应的16位复数形式伪随机码片序列。

S6的具体方法为：S6.1、选择使得A_m,n最大的序列作为输出的检测结果，即

S6.2、对

按照进行解映射，得到检测结果。有益效果：

1、本发明最终公布的判决统计量通过在单个符号周期内处理得到，即逐符号处理，从而能够保证每个符号周期数据检测的高可靠性，提升检测性能；

2、本发明所设计的符号检测器的结构简单，实现复杂度低，适用于QPSK调制的非相干检测方案，且性能表现良好；

3、本发明公布的非相干检测方案完全能够满足泛在电力物联网的QPSK调制对检测性能的要求；

4、与传统的非相干检测方案和最佳相干检测方案相比，本发明所提出的检测方案的实现复杂度均得到了大幅度降低，且性能表现良好；

5、与传统的非相干检测方案相比，本发明采用的“先对利用简单方法对CFO进行估计，再利用估计值进行补偿，最后进行数据检测”机制能够较大程度上地降低载波频偏对判决结果的影响，并且检测性能优良，实现复杂度降低。

附图说明

图1是IEEE 802.15.4协议物理层三个频段基本参数特性图；

图2是IEEE 802.15.4协议物理层的信道结构图；

图3是IEEE 802.15.4协议物理层帧结构图；

图4是IEEE 802.15.4协议2.45GHz频段物理层数据调制过程图；

图5是O-QPSK物理层数据扩频映射方式图；

图6是O-QPSK物理层码片偏移过程图；

图7是纯加性高斯白噪声信道下，即h＝1时，不同前导符长度，无近似精确估计时，本发明非相干检测方法的性能图；

图8是纯加性高斯白噪声信道下，即h＝1时，不同前导符长度，反正切近似估计时，本发明非相干检测方法的性能图；

图9是纯加性高斯白噪声信道下，即h＝1时，不同前导符长度，反正弦近似估计时，本发明非相干检测方法的性能图；

图10是纯加性高斯白噪声信道下，即h＝1时，不同检测方案的PER性能综合对比图，其中本发明非相干检测的前导符长度取L₁＝8；

图11是纯加性高斯白噪声信道下，即h＝1时，不同检测方案的BER性能综合对比图，其中本发明非相干检测的前导符长度取L₁＝8；

图12是实施例中频率偏移量的概率分布图；

图13是本发明实施例中通信系统的工作流程图；

图14是本发明进行频偏影响估计时获取度量值Y的具体结构示意图；

图15是本发明进行检测判决时检测器具体结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本实施例以IEEE 802.15.4系统为例来进行说明，其通信环境为2450MHz频段，信道的载波中心频率为2480MHz，频率偏移量f_m,k服从如图12所示的三角对称分布，相位偏移θ_m,k在(0，2π]内服从均匀分布，PSDU的数据长度为22个字节，码片传输速率为2×10⁶ chip/s。

如图13所示，在发送端，系统的工作过程为：来自PPDU的二进制数据依次经过比特数据到符号的映射和符号到码片的映射，然后经过QPSK调制和脉冲成型后向接收端发送。

接收端在收到信号后，按照本发明的方法进行信号检测，收到的信号接收值包括已知码片和未知码片，其中已知码片主要是32个全零比特的前导码，未知码片主要是PSDU对应的码片，具体过程如下。

一种用于泛在电力物联网的QPSK调制非相干检测方法，收到的信号接收值包括已知码片和未知码片，方法包括S1至S6。

S1、对信号接收值进行解析处理，提取出和前导符中的全零比特对应的第一样值序列以及和未知码片对应的第二样值序列。S1的具体方法为S1.1至S1.3。

S1.1、对信号接收值进行匹配滤波抽样得到接收值抽样序列

其中h_m,k代表乘性衰落，s_m,k表示第m个符号区间的第k个双极性QPSK调制码片，j为虚数单位，ω_m,k＝2πf_m,k表示以弧度为单位的载波频率偏移，f_m,k表示以Hz为单位的残余载波频偏，θ_m,k表示以弧度为单位的载波相位偏移，T_c表示扩频码片周期，η_m,k是一个离散、循环对称、均值为零且方差为

的复高斯随机变量。这里假设，对于接收机而言，信道增益 h_m,k、CPOθ_m,k、CFOf_m,k在一定比特周期内随机的、未知的、恒定的。特别地，这里假设 h_m,k，f_m,k和θ_m,k在一个数据帧的传输过程中保持不变，且与η_m,k之间独立。进一步地，为使得对检测过程的描述更加清晰明了，本发明暂不考虑信道衰落影响，即采用室内短距离传播模型，其中复信道增益h_m,k＝1。

S1.2、从接收值抽样序列中提取已知码片对应的第一样值序列 {r_m,k,1≤m≤L₁,1≤k≤K/2}，其中L₁表示前导符的符号长度，L₁的取值范围为1≤L₁≤L，L为前导符长度阈值，K为扩频码长度，并且有L＝8是前导符长度阈值，即32个全零比特，对于 OQPSK而言，每4个比特对应1个符号长度，故前导符的最大符号长度为8。K＝32表示实数形式的双极性扩频码长度，因本发明均采用复数形式来表示双极性扩频码，故此处扩频码片长度取K/2，即16。

S2、将第一样值序列进行转换得到负数形式的第一伪随机码片序列，并且根据第一样值序列和第一伪随机码片序列生成用于估计残余载波频偏的度量值(即将附图5中四位全零比特对应的32位单极性的伪随机序列变换成双极性之后，再转换为16位的复数形式)。

生成该度量值的具体方法为：

S2.1、将前导符中的四个全零比特转换为32位单极性伪随机序列，然后将32为单极性伪随机序列变换成双极性伪随机序列，最后将双极性伪随机序列转换为16位复数形式的第一伪随机码片序列{s_0,k}；

S2.2、生成用于估计残余载波频偏的度量值：

其中，Ds_0,k为对第一伪随机码片序列进行码片级差分运算的结果(对四位全零比特对应的16位的复数形式码片序列进行码片级差分运算的结果)，即

是为Ds_0,k的共轭复数形式，Dr_m,k为对前导符所对应的复基带接收信号进行码片级差分运算的结果，并且有

k＝1,2,...,K/2-1，{s_0,k} 是对应于前导符“0000”的复数形式扩频序列，ω为载波角频率偏移，v和N_m,k均为集成噪声项，

为度量值中的频偏影响值。

S3、从度量值中提取频偏影响值

得到频偏影响估计值

有

又记

具体的估计方法可以采用如下四种。

第一种，无近似精确估计算法：

第二种，反正切简化估计算法：

第三种，反正弦简化估计算法：

第四种，极简量化估计算法：

S4、利用频偏影响估计值对第二样值序列进行补偿修正得到判决样本序列，判决样本序列表示为{r'_m,k}，并且有

S5、根据判决样本序列和16种复数形式伪随机码片序列(即将附图5中列出的16种32位单极性的伪随机序列变换成双极性之后，再转换为16位的复数形式)生成16种判决统计量，判决统计量表示为A_m,n，并且有

为第n组四比特数据对应的16位复数形式伪随机码片序列。

S6、对判决统计量进行检测得到检测结果。S6的具体方法为S6.1至S6.2。

S6.1、选择使得A_m,n最大的序列作为输出的检测结果，即

S6.2、所得到的码片序列形式的

按照相应的映射关系进行解映射，则可得到相对应的4位二进制的检测结果。

本发明中判决统计量通过在单个符号周期内处理得到，即逐符号处理，从而能够保证每个符号周期数据检测的高可靠性，提升检测性能。

如图7到图9所示，将现有的无近似精确估计、反正切近似估计和反正弦近似估计三种方案应用到本发明提出的非相干检测方法时，当前导符长度增大时，都没有出现错误平层现象，并且增加前导码数量可以明显的改善误包率(PER)的性能。当前导符数量由1个增加到2个时，PER性能可以得到明显的改善。当前导符由4个增加到8个时，这种性能的改善会明显下降。检测结果表明4个前导符足以提供良好的性能。为了确保性能的最佳，本发明的其余实施例均取前导符的最大值，即取8个前导符。

综上可知，与传统的非相干检测方法相比，本发明的检测方案对频偏影响估计方案没有选择性，具有更广泛的适用范围。

进一步地，如图10和图11所示，以传统的非相干检测和最佳相干检测为界，将现有的四种估计方案应用到本发明的检测方法中并进行对比。由图我们可以看出，相对于传统的非相干检测方案，本发明所提出的简化估计方案的BER、FER性能得到明显改善。在 BER为1×10^-5时，所提出的简化估计方案的性能提高了约2dB。相对于无近似精确估计方案，两种简化估计方案应用于本发明的检测方案时的性能也十分良好，估计方案实现复杂度简化后的性能损失非常小，可忽略不计，能够完全满足电力物联网某些场景的性能需求。相对简单的量化估计方案虽然实现复杂度低，但是性能表现极差，不适用于本发明的检测方案。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (1)

1.一种用于泛在电力物联网的QPSK调制非相干检测方法，信号包括已知码片和未知码片，其中已知码片包括前导符，前导符包括四个全零比特，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

S1、对信号接收值进行解析处理，提取出和前导符中的全零比特对应的第一样值序列以及和未知码片对应的第二样值序列；

S1中对信号接收值进行处理的方法为：对信号接收值进行匹配滤波抽样得到接收值抽样序列

其中h_m,k代表乘性衰落，s_m,k表示第m个符号区间的第k个双极性QPSK调制码片，j为虚数单位，ω_m,k＝2πf_m,k表示以弧度为单位的载波频率偏移，f_m,k表示以Hz为单位的残余载波频偏，θ_m,k表示以弧度为单位的载波相位偏移，T_c表示扩频码片周期，η_m,k是离散、循环对称、均值为零且方差为

的复高斯随机变量，并且h_m,k、θ_m,k和f_m,k是随机的、未知的、恒定的，且均与η_m,k统计独立；

第一样值序列为{r_m,k,1≤m≤L₁,1≤k≤K/2}，其中L₁表示前导符的符号长度，L₁的取值范围为1≤L₁≤L，L为前导符长度阈值，K为扩频码长度；

S2、将第一样值序列进行转换得到复数 形式的第一伪随机码片序列，并且根据第一样值序列和第一伪随机码片序列生成用于估计残余载波频偏的度量值；

S2的具体方法为：

S2.1、将前导符中的四个全零比特转换为32位单极性伪随机序列，然后将32为单极性伪随机序列变换成双极性伪随机序列，最后将双极性伪随机序列转换为16位复数形式的第一伪随机码片序列{s_0,k}；

S2.2、生成用于估计残余载波频偏的度量值：

其中，Ds_0,k为对第一伪随机码片序列进行码片级差分运算的结果，即

是为Ds_0,k的共轭复数形式，Dr_m,k为对前导符所对应的复基带接收信号进行码片级差分运算的结果，并且有

{s_0,k}是对应于前导符“0000”的复数形式扩频序列，ω为载波角频率偏移，v和N_m,k均为集成噪声项，

为度量值中的频偏影响值；

S3、从度量值中提取频偏影响值并且进行估计，得到频偏影响估计值；

S4、利用频偏影响估计值对第二样值序列进行补偿修正得到判决样本序列；

S4中，判决样本序列表示为{r_m'_,k}，并且有

为频偏影响值

的估计值；

S5、对判决样本序列进行处理得到若干个复数形式的第二伪随机码片序列，并且根据第二样值序列和所有第二伪随机码片序列生成若干个判决统计量；

S5中，判决统计量表示为A_m,n，并且有

为第n组四比特数据对应的16位复数形式伪随机码片序列；

S6、从所有判决统计量中选取最大值，并对其进行解映射后得到检测结果；

S6的具体方法为：

S6.1、选择使得A_m,n最大的序列作为输出的检测结果，即

S6.2、对

按照进行解映射，得到检测结果。

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