CN111884760A - 一种基于fpga高吞吐反向散射细粒度移频编码方法 - Google Patents

一种基于fpga高吞吐反向散射细粒度移频编码方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，其特征在于该方法包括构建32位相位累加器，使用Matlab数据分析软件辅助构造的65536个离散键值对的正弦信号寄存器，细粒度频率发生算法、步长计算公式，在接收端使用改进的分数阶傅里叶变换进行解码，从而获得高吞吐编码的基础频率，最终在系统上实现高吞吐低功耗的通信方法。

Description

一种基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法
技术领域
本发明属于反向散射通信的技术领域，具体涉及一种基于FPGA的高吞吐编解码方法。
背景技术
传统的无线通信技术需要收发双方通过天线辐射电磁波发送无线信号，从而进行数据交换。
天线辐射是通过导线中的交变电流产生辐射电磁波。天线将电路中的高频电流转换成空间电磁波发射出去；接收电磁波时，则将来自空间特定方向的电磁波转换为电路中的高频电流。天线发送的电磁波包括了9khz到300000Ghz 之间的频率，这种方法虽然易于实现，但在无源物联网领域却有非要严重的缺陷。即辐射效果受系统供能模块影响较大，无源物联网系统往往采用小功率的电池或者采集环境能量进行供电，这部分电量很难维持天线进行长时间的大功率辐射，
随着物联网技术的发展，针对物联网系统设备对低功耗技术的依赖和对能量的严格控制，基于天线散射特性的反向散射通信技术也逐渐成型，反向散射通信技术利用已有的基础设施，解决了对无线设备的充电和收发信息的大难题。基于LoRa信号的反向散射通信系统只需要获取环境中能量就能持续工作，但现有设计的主要缺点是吞吐量太低，如在LoRa信号的包结构chirp上进行1bit 的编码，吞吐量最高只有2.838Kbps，极大限制了系统应用的扩展能力。
综上所述：现有反向散射方法可以解决物联网中对低功耗的需求，但无法提供高吞吐量的调制方案，这个问题使得物联网系统只能进行简单的数据通信，制约了物联网的发展。
发明内容
为解决上述问题，本发明的首要目的在于提供一种基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，该方法能够通过采用高吞吐的编码方案，对数据进行有效的编码，就可以使原本被浪费的频带资源有效利用起来，提高基于LoRa 信号的无源物联网通信系统的吞吐量，很大程度避免了频带资源的浪费。
本发明的另一目的在于提供一种基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，该方法有效的弥补了物联网通信系统通信吞吐量有限的特点，并能够保证设备功耗进一步降低。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下。
一种基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，该方法包括构建32 位相位累加器，使用Matlab数据分析软件辅助构造的65536个离散(相位-幅值)键值对的正弦信号寄存器，细粒度频率发生算法、步长计算公式，在接收端使用改进的分数阶傅里叶变换进行解码，从而获得高吞吐编码的基础频率，最终在系统上实现高吞吐低功耗的效果。
具体地说，该方法包括以下步骤：
步骤1、根据LoRa信号的时域和频域特征，设计基于LoRa信号的反向散射通信编码调制方案；
步骤2、针对所选芯片内存资源情况，在相同环境下进行测试系统，根据实验结果选择累加器位数，直到获得最高吞吐通信，构建出32位相位累加器；
步骤3、依据系统功耗-鲁棒性互斥特性，在不同应用场景下，选择搭建 65536、131072、262144个点的(相位-幅值)键值对的正弦信号寄存器；
步骤4、将累加器、信号寄存器通过Verilog硬件描述语言实现，嵌入用于LoRa反向散射信号的编码调制算法，用以对传感器获取的数据进行编码调制；
步骤5、接收端通过USRP设备获取发送端编码调制后的信号，在PC上采用分数阶傅里叶变换进行解码，实现收发双发完整的通信过程。
本发明所实现的FPGA高吞吐反向散射细粒度编码方法可以成功地给 LoRa信号提供反向散射移频频率，吞吐量在2.828kbps—22.704kbps的范围下提供稳定的传输。
同时我们可以得出分别使用PLL锁相环提供移频粒度和细粒度频率发生器的系统功耗差，若同时给两种系统供电，那么后者可以节省约25％的耗电。若应用场景对系统的稳定性要求低，那功耗还能进一步降低，相位寄存器位宽从 16位增加18位的同时，系统稳定性逐步增加10％，但是功耗也逐步增加。
附图说明
图1是本发明所实现的基于LoRa信号的反向散射通信编码调制方案图。
图2是本发明所实现的32位宽自动复位相位累加器示意图。
图3是本发明所实现的16位相位寄存器示意图。
图4是本发明所实现的局部的相位-幅值键值表。
图5是本发明所实现的硬件电路框图。
图6是本发明所实现的分数阶傅里叶变换能量集中图。
图7是本发明所实现的系统逻辑实现原理图。
图8是本发明所实现的PLL功耗统计扇形图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明所实现的用于LoRa信号反向散射大幅提高吞吐的编解码方法，包括构建32位相位累加器，使用Matlab数据分析软件辅助构造的65536个离散(相位-幅值)键值对的正弦信号寄存器，细粒度频率发生算法、步长计算公式，在接收端使用改进的分数阶傅里叶变换进行解码，从而获得高吞吐编码的基础频率，最终在系统上实现高吞吐低功耗的效果。
具体地说，本发明的具体实现步骤如下：
步骤1、如图1所示，在FPGA内部产生不同的移频频率，在同一时间上可以对频带拼接的chirp信号进行细粒度可选择性移频，通过移频量的选择对信号进行高吞吐编码。基于LoRa信号的反向散射通信编码调制系统逻辑实现原理图见图7所示。
LoRa使用CSS线性调频技术进行调制，它改变扩频因子SF的值以调整信号的传输速率。本申请中将LoRa技术与Backscatter技术结合，实现了无源反向散射LoRa通信系统。使用盲chirp调制算法进行调制传输信息，通过对检测到的Lora包中chirp分别进行上下移频后，进行信号缝合拼接，形成一个新的 chirp信号进行数据传输。
步骤2、实现相位累加器模块，用Verilog语言在Libero中定义一个相位累加器(以32位为例)。
在FPGA中定义内存能存储的最大整形常量：INT_MAX，在同一模块下定义32位累加变量address_temp和累加步长变量span_fre。
如图2所示，用20MHz晶振给累加器模块提供边沿触发条件，累加值与 INT_MAX进行比较，条件判断复位，实现32位自动复位相位累加器。
其中，相位累加器输入端由以下几个模块构成：
时钟输入信号：相位累加器是一个时序逻辑电路，外接板载20MHz频率的晶振作为累加器的累加频率。
待编码数据输入：由传感器所提供的传感器信息，在模块内部预处理为待编码数据，作为累加步长。
地址位输出：以时钟输入信号作为频率，对32位累加变量address_temp 增加步长，再取32位累加器的前16位数据作为地址输出，传入到后端寄存器模块中，作为采样点进行相位采样。
步骤3、如图3所示，实现相位寄存器模块，用Verilog语言在Libero中构造一个16位寄存器。
在PC机上使用Matlab数据分析软件辅助生成一个0-2π完整周期的标准正弦模拟信号，对其相位做216份等分离散处理，获取65536个相位-幅值对的离散查找表，如图4所示，图4为查找表的开头截取部分。
将离散查找表用Verilog在Libero中实现，生成一个正弦波形寄存器。
为了后续模块处理方便，对幅值放大(如4096倍)后向正半轴平移使正弦波的最小值为0，幅值一直保持在横坐标以上。
步骤4、实现FPGA中编码调制算法，如图5所示，包括分频模块、时钟计数模块、传感器数据编码模块、细粒度频率发生模块构成。
分频或倍频模块将板载晶振输出信号(如20MHz进行2分频)进行时钟匹配处理后提供给时钟计数模块。
时钟计数模块在系统检测到LoRa信号后开始工作，根据LoRa包结构计算出LoRa信号前导码(Preamble)的持续时长，将时间累计到LoRa信号的数据负载(Payload)部分，此时可以选择定位到反向散射LoRa信号中用于编码的 chirp起始位置，并以chirp持续时长为周期，向传感器数据编码模块提供编码时钟触发信号。
传感器数据编码模块获取温湿度等传感器数据后，由基于LoRa信号的反向散射通信编码调制方案提供的数据—移频频率对应表，实例见表1，通过步长换算公式，将待编码信息所对应的预期移频频率转换成相应的频率选择步长，再通过细粒度频率发生模块得到编码数据对应的移频频率。
Figure BDA0002582389000000051
Figure BDA0002582389000000061
表1基于LoRa信号的反向散射通信编码调制方案表
细粒度频率发生模块，由相位累加器模块和离散正弦查找表构成，累加器在时钟上升沿进行计数累加，并实时将累加器变量值作为信号采样坐标提供给正弦信号寄存器，正弦信号寄存器采样后，在细粒度频率发生模块中产生了预期的移频频率，但该信号不是用来移频的方波信号，最终进行二值化处理，输出为方波形式的移频频率。
步骤5、实现接收端分数阶傅里叶解码算法。
根据LoRa信号线性调频特性，在对LoRa信号内的upchirp乘一个标准 downchirp后，做快速傅里叶变换，在频域上会出现一个能量集中点。这个点在 chirp的中心频率上。
与传统LoRa解码方法不同的是，传统方法直接从接收信号中截取出同频率的downchirp与编码chirp相乘，再做后续处理。我们做了些改进，接收端首先预存储一个基准信号的downchirp，接收信号后按时间截取出反向散射后 LoRa包编码的chirp。与基准downchirp相乘后做FFT变换，得到频域上的能量集中点。
通过Matlab数据分析软件可以绘制出频域上能量集中点坐标。如图6所示。
此时与基准信号能量集重点频率差值和编码数据一一对应，对照编码表即可解码，见表1。
技术效果
发明人尝从以下三个方面去评估本实例给出的基于FPGA的高吞吐反向散射细粒度频率编码方法的效果：
1.细粒度频率移频和吞吐量的关系
LoRa信号的信道宽度跟扩频因子有关，比如当扩频因子为8时，带宽为500KHz，上述提到，LoRa信号反向散射到新信道上，无论是标准的线性增长 chirp或是采用PLoRa双天线通道频带拼接方法，在时域上一条完整的chirp周期都是一样的。对于LoRa信号中的一条chirp可以根据频率起点不同，表示不同信息。原则上反向散射LoRa信号也可以通过频率起始点来表示不同信息。因此，反向散射LoRa信号移频准确度越高，所能表示的信息量越多，即吞吐量越高。
FS grain bits on each chirp throughput
1kHz 9bit 25.542kbps
2kHz 8bit 22.704kbps
10kHz 6bit 17.028kbps
50kHz 4bit 11.352kbps
100kHz 3bit 8.514kbps
200kHz 2bit 5.676kbps
250kHz 1bit 2.838kbps
表2反向散射移频准确度和吞吐量统计表
2.两种细粒度移频方法功耗对比
在实现高准确度移频的方法上我们前后采用两种方法进行比较：1、使用板载PLL锁相环直接产生移频频率。2、使用细粒度频率发生模块产生移频频率。
一开始通过方法一增加PLL的数量细粒度移频实现高吞吐，但是随着PLL 的数量增加，FPGA功耗巨幅增高，这与低功耗的初衷相违背，且FPGA中的 PLL数量有限，不可能无限增多。其次PLL锁相环产生的频率粒度不够精细，且规律不稳定，无法实现高吞吐反向散射的目标。
为了实现高吞吐低功耗效果，现方法二进行调制测试，细粒度移频技术在带宽为BW的信道内比特率可以达到，Fs为最小移频粒度。细粒度移频技术的目标频率计算公式，由此可以产生的频率的最小粒度是，并且当N的取值足够大时，该技术理论上可以实现1HZ粒度级别的移频。为了接收端能成功解调，采用了1KHz粒度的移频作为调制方案。因此，可以通过调整参数STEP来改变频率。从而tag利用产生的这些频率移频，不同的移频表示不同的信息。相比于PLL锁相环只能产生某些固定的频率而言，细粒度移频的优势是可以产生任意的频率，如表3所示，而且功耗低降低约25％。见图8所示。
功耗/μw
PLL移频 781.054
细粒度移频 591.972
表3两方法功耗上对比统计表
3.相位寄存器位宽和系统鲁棒性关系
通过一个完整周期的标准正弦信号用来构造相位寄存器，此正弦信号的周期为2π，波峰高度为1。在模块设计上，根据系统对稳定性的需求，自我选择寄存器位宽。在位宽上提供了16、17、18三种位宽作为选择，三种位宽分别将正弦信号的周期分割成65536、131072、262144等份。理论上位宽越宽，相位分割精度越高，分别采用了这三种位宽进行了移频准确性测试和功耗测试。在实验中，使用915.5MHz的LoRa信号作为发送信号，在918.5MHz信道上进行接收。细粒度移频频率按2KHz的间隔从3.000MHz到3.020MHz，并统计每个移频间隔下的误码率，实验效果如下表4所示：
Figure BDA0002582389000000081
表4寄存器位宽与系统鲁棒性统计表
4.相位寄存器位宽与系统功耗的关系
分别采用上述3种位宽的相位寄存器时，寄存器内的相位-幅值键值对成倍增长，实验中，采用同样的计算机向FPGA烧写三种位宽的代码所用的时间，分别是5分钟、10分钟、20分钟成倍增长。此时对系统功耗增加情况做统计如下表所示：
寄存器位宽 16 17 18
功耗/μw 591.972 607.986 624.884
表5寄存器位宽与系统功耗统计表
4.5结果分析
通过对实验结果分析，本发明所介绍的FPGA高吞吐反向散射细粒度编码方法可以成功地给LoRa信号提供反向散射移频频率，可以稳定提供22.704kbps的吞吐量，最高提供25.542kbps的吞吐量。同时我们可以得出分别使用PLL锁相环提供移频粒度和细粒度频率发生器的系统功耗差，若同时给两种系统供电，那么后者可以节省约25％的耗电。若应用场景对系统的稳定性要求低，那功耗还能进一步降低，相位寄存器位宽从16位增加18位的同时，系统稳定性逐步增加 10％，功耗也逐步增加2％。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，其特征在于该方法包括构建32位相位累加器，使用Matlab数据分析软件辅助构造的65536个离散键值对的正弦信号寄存器，细粒度频率发生算法、步长计算公式，在接收端使用改进的分数阶傅里叶变换进行解码，从而获得高吞吐编码的基础频率，最终在系统上实现高吞吐低功耗的通信方法。
2.如权利要求1所述的基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，其特征在于该方法包括如下步骤：
步骤1、根据LoRa信号的时域和频域特征，设计基于LoRa信号的反向散射通信编码调制方案；
步骤2、针对所选芯片内存资源情况，在相同环境下进行测试系统，根据实验结果选择累加器位数，直到获得最高吞吐通信，构建出32位相位累加器；
步骤3、依据系统功耗-鲁棒性互斥特性，在不同应用场景下，选择搭建65536、131072、262144个点的相位-幅值键值对的正弦信号寄存器；
步骤4、将累加器、信号寄存器通过Verilog硬件描述语言实现，嵌入用于LoRa反向散射信号的编码调制算法，用以对传感器获取的数据进行编码调制；
步骤5、接收端通过USRP设备获取发送端编码调制后的信号，在PC上采用分数阶傅里叶变换进行解码，实现收发双发完整的通信过程。
3.如权利要求2所述的基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，其特征在于步骤1中，在FPGA内部产生不同的移频频率，在同一时间上可以对频带拼接的chirp信号进行细粒度可选择性移频，通过移频量的选择对信号进行高吞吐编码；使用盲chirp调制算法进行调制传输信息，通过对检测到的Lora包中chirp分别进行上下移频，拼接成一个新的chirp信号进行“1”、“0”的传输。
4.如权利要求2所述的基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，其特征在于步骤2中，用Verilog语言在Libero中定义一个32位相位累加器。
5.如权利要求4所述的基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，其特征在于在FPGA中定义内存能存储的最大整形常量：INT_MAX，在同一模块下定义32位累加变量address_temp和累加步长变量span_fre；
用晶振给累加器模块提供边沿触发条件，累加值与INT_MAX进行比较，条件判断复位，实现32位自动复位相位累加器。
6.如权利要求5所述的基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，其特征在于相位累加器输入端由以下几个模块构成：
时钟输入信号：相位累加器是一个时序逻辑电路，外接板载晶振的输入频率作为累加器的累加频率；
待编码数据输入：由传感器所提供的传感器信息，在模块内部预处理为待编码数据，作为累加步长；
地址位输出：以时钟输入信号作为频率，对32位累加变量address_temp增加步长，再取32位累加器的前16位数据作为地址输出，传入到后端寄存器模块中，作为采样点进行相位采样。
7.如权利要求2所述的基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，其特征在于步骤3中，在PC机上使用Matlab数据分析软件辅助生成一个0-2π完整周期的标准正弦模拟信号，对其相位做216份等分离散处理，获取65536个相位-幅值对的离散查找表；将离散查找表用Verilog在Libero中实现，生成一个正弦波形寄存器。
8.如权利要求2所述的基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，其特征在于步骤4中，进行编码调制通过分频模块、时钟计数模块、传感器数据编码模块、细粒度频率发生模块实现；
分频模块将板载晶振输出的信号按照其具体情况进行分频或倍频(如20MHz晶振进行2分频)后提供给时钟计数模块；
时钟计数模块在系统检测到LoRa信号后开始工作，根据LoRa包结构计算出LoRa信号premble的持续时长，将时间累计到LoRa信号payload部分，此时可以选择定位到反向散射Lora信号中用于编码的chirp起始位置，并以chirp持续时长为周期，向传感器数据编码模块提供编码时钟触发信号；
传感器数据编码模块获取温湿度等传感器数据后，由基于LoRa信号的反向散射通信编码调制方案提供的数据—移频频率对应表，通过步长换算公式，将待编码信息所对应的预期移频频率转换成相应的频率选择步长，再通过细粒度频率发生模块得到编码数据对应的移频频率；
细粒度频率发生模块，由相位累加器模块和离散正弦查找表构成，累加器在时钟上升沿进行计数累加，并实时将累加器变量值作为信号采样坐标提供给正弦信号寄存器，正弦信号寄存器采样后，在细粒度频率发生模块中产生了预期的移频频率，最终进行二值化处理，输出为方波形式的移频频率。
9.如权利要求2所述的基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，其特征在于步骤5中，根据LoRa信号线性调频特性，在对LoRa信号内的upchirp乘一个标准downchirp后，做快速傅里叶变换，在频域上会出现一个能量集中点，这个点在chirp的中心频率上。
10.如权利要求9所述的基于FPGA高吞吐反向散射细粒度移频编码方法，其特征在于进一步，接收信号的接收端首先预存储一个基准信号的downchirp，接收信号后按时间截取出反向散射后LoRa包编码的chirp，与基准downchirp相乘后做FFT变换，得到频域上的能量集中点。
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CN113395683A (zh) * 2021-05-28 2021-09-14 西北大学 一种基于分段神经网络解码的LoRa剪接通信方法及系统

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