CN112383340A - 一种基于LoRa体制的终端节点发射信号多普勒预补偿方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于LoRa体制的终端节点发射信号多普勒预补偿方法，首先根据区域内终端分布概率密度分析终端和卫星相对距离的分布函数和概率密度，再根据卫星轨道参数及多普勒频移计算公式计算出终端与卫星多普勒频移的概率密度；其次对区域内随机分布终端预补偿模型建立多普勒频移预补偿优化问题，根据优化问题和终端与卫星多普勒频移的概率密度函数求解系统最佳预补偿值；针对低轨卫星与分布在一定区域范围内的无授权式盲发终端之间存在多普勒效应引起的载波间干扰问题，理论推导了终端在一定区域内分布的概率密度函数与系统平均多普勒频移之间的关系，并提出了一种终端节点多普勒预补偿方法，缓解系统中不同子信道终端载波间干扰问题。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，主要涉及一种基于LoRa体制的终端节点发射信号多普勒预补偿方法。
背景技术
近年来，物联网应用慢慢渗入日常生活中，比如共享单车、智能家居、智慧农业等，随着物联网应用场景越来越多，传统的移动通信技术无法适用于所有的应用场景。对于地面网络无法覆盖的地方，像森林防火，地震监测，资源开发，可以采用卫星通信系统进行大范围物联网终端数据交换。LoRa是LPWAN通信技术中的一种，是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。这一方案改变了以往关于传输距离与功耗的折衷考虑方式，为用户提供一种简单的能实现远距离、长电池寿命、大容量的系统，进而扩展传感网络。对物联网终端来说，业务趋向于海量、短突发、上行链路为主，NB-IoT是在LTE上的简化，采用运营商授权频段，与LoRa相比，业务流程比较复杂，LoRaWAN协议比NB-IoT更简单，更容易开发。
低轨卫星相对地面的高速运动，使得低轨卫星移动通信系统中存在的多普勒频移高达几千甚至几百千赫兹，而由多普勒频移引入的载波频偏严重破坏了子载波间的正交性。为了减少可能存在的载波干扰，常规的LoRa调制采用添加脉冲成形滤波器用以降低LoRa频谱的带外部分。工程上常采用α＝0.1～0.5的滚降系数，在LoRa系统中滚降系数在α＝0.4左右。根据LoRaWAN协议，中国地区只能使用125KHz带宽的LoRa信号，分配的上行链路频段是：470.3MHz-489.3MHz，划分为96个子信道，每个信道带宽200KHz。在470.3MHz-489.3MHz频段多普勒频移最大会达到十几千赫兹，LoRa的保护带宽实际只有12.5KHz，不能达到抵抗载波干扰的效果。
当低轨卫星物联网系统中有多个物联网终端进行数据传输时，由于频偏的影响，导致占用不同子信道的终端之间产生严重的载波间干扰，从而影响了数据传输质量。为了降低多普勒频偏带来的影响，有两种解决方案：增加保护带宽和频偏估计及补偿。采用增加保护带宽的方法会严重降低频谱效率，假设将保护带宽增加到20KHz，子信道带宽将增加到215KHz，频谱利用率会降低7％，子信道数目降低为88个。而且如果发射频段增大，多普勒频移也会相应增大，保护带宽需要相应增加，频谱利用率会更低。因此必须对上行频偏进行估计与补偿是保证通信质量更有效的方法。
多普勒频偏估计与补偿的常见方法就是对锁相环路的宽带捕获和大动态范围跟踪进行改善，但会影响系统其它方面的性能，如增加系统的复杂性、延长信号捕获时间等。而且物联网的盲发式的直连终端(异步直接接入LEO卫星)不能建立闭环结构，这种方法并不适用。在开环结构中，基于开普勒定律计算卫星和地面固定接收站之间的相对位置和速度，从而可预先估计出多普勒频移，不失为一种简单的方法，但也存在一些不足：预估计时计算量大，实时补偿时所需的存储空间大，且考虑的接收平台仅为地面固定站。
发明内容
发明目的：针对低轨卫星物联网场景下分布在一定区域范围内的无授权式盲发终端，这些终端节点自身无定位功能，只知道布置在一定的地理区域范围内。本发明公开了一种低轨卫星物联网场景下基于LoRa体制的终端节点发射信号多普勒预补偿方法，用以消除不同子信道终端由于低轨卫星多普勒效应引起的载波间干扰。理论推导了终端在一定区域内分布的概率密度函数与系统平均多普勒频移之间的关系，并在此基础上提出了一种终端节点多普勒预补偿方法，缓解整个系统中不同子信道终端载波间干扰问题。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
步骤S1、建立的区域内均匀分布盲发终端和卫星系统模型，根据区域内终端分布概率密度分析终端和卫星相对距离的分布函数和概率密度；具体地，物联网终端在以点(x0,y0)为圆心，半径为R的圆形区域内均匀分布，分布概率密度为f(x,y)，卫星在以区域中心(x0,y0)为原点的直角坐标系中坐标为(D,0,A)，物联网终端到点(D,0,0)的距离为d；
其中物联网终端的分布概率密度函数表示如下：
物联网终端到点(D,0,0)的距离d的累积分布函数表示如下：
其中S表示以(D,0,0)为圆心d为半径的圆和终端分布区域的重叠部分面积；
以坐标系中(D,0,0)为圆心，d为半径的圆和以(x,y)为圆心，R为半径的圆的一个交点坐标
可以通过解方程组表示如下：
另一个交点坐标表示为
d的累积分布函数可以表示为：
则卫星与物联网终端的相对距离s的累积分布函数可以表示为:
s的概率密度函数表示如下：
步骤S2、根据物联网终端与卫星相对距离的分布函数和概率密度求得多普勒频移的分布函数和概率密度；
由多普勒频移公式可得：
其中，fD表示多普勒频移，f为射频频率，
表示卫星与终端的相对速度，β为卫星速度矢量与终端夹角，c为光速；
地心角α和终端对卫星的仰角e的关系如下表示：
其中，Re为地球半径，Rs为卫星到地心距离；
由三角形关系可得：
β＝α+e
其中，
cose的分布函数表示如下：
cose的概率密度函数表示如下：
其中，
cose的k阶矩可以表示为：
根据上述多普勒频移公式可得：
则多普勒频移的概率密度公式表示如下：
多普勒频移的k阶矩可以表示为
步骤S3、根据终端与卫星的多普勒频移以及多普勒预补偿需求建立优化问题如下：
其中
[ε1,ε2,…,εN]＝[fD1-f0,fD2-f0,…,fDN-f0]
[fD1,fD2,…,fDN]为各终端到卫星的多普勒频移，f0为多普勒预补偿值，[ε1,ε2,…,εN]表示的是补偿之后的各终端到卫星的残余频差；
令
则
其中E[fD]代表区域内物联网终端与卫星的多普勒频移期望；
定义约束条件：σ≤δ；σ表示区域内物联网终端与卫星多普勒频移的标准差，表示各终端的多普勒频移在期望附近波动的大小；σ表示如下：
其中
δ范围0.1％～3％，N为终端的数目。
有益效果：本发明结合低轨卫星物联网的场景特点，提出物联网终端无定位功能，仅知分布区域时，根据内置的卫星星历信息计算多普勒频移进行预补偿，以解决上行链路中多普勒频移过大引起的载波干扰问题。具备以下优点：
(1)、本发明克服了传统多普勒预补偿算法需要精确已知终端的地理位置信息，如果不能得到终端地理位置信息或地理位置信息存在较大误差会导致多普勒预补偿性能恶化的缺点，在仅知物联网终端大致分布范围的无法定位的情况下，能够根据终端的分布情况和内置的星历信息进行多普勒预补偿，降低了对物联网终端的定位要求，易于工程实现。
附图说明
图1是本发明提供的均匀分布终端和卫星系统模型图；
图2是本发明提供的卫星轨道示意图；
图3是本发明实施例中预补偿值与终端分布区域半径关系图；
图4是本发明实施例预补偿性能图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
本发明提供的一种低轨卫星物联网场景下基于LoRa体制的终端节点发射信号多普勒预补偿方法，首先根据区域内终端分布概率密度分析终端和卫星相对距离的分布函数和概率密度，再根据卫星轨道参数及多普勒频移计算公式计算出终端与卫星多普勒频移的概率密度；其次对区域内随机分布终端预补偿模型建立多普勒频移预补偿优化问题，根据优化问题和终端与卫星多普勒频移的概率密度函数求解系统最佳预补偿值。具体地：
步骤S1、建立的区域内均匀分布盲发终端和卫星系统模型，如图1所示。根据区域内终端分布概率密度分析终端和卫星相对距离的分布函数和概率密度；具体地，物联网终端在以点(x0,y0)为圆心，半径为R的圆形区域内均匀分布，分布概率密度为f(x,y)，卫星在以区域中心(x0,y0)为原点的直角坐标系中坐标为(D,0,A)，物联网终端到点(D,0,0)的距离为d；
其中物联网终端的分布概率密度函数表示如下：
物联网终端到点(D,0,0)的距离d的累积分布函数表示如下：
其中S表示以(D,0,0)为圆心，d为半径的圆和终端分布区域的重叠部分面积；
以坐标系中(D,0,0)为圆心，d为半径的圆和以(x,y)为圆心，R为半径的圆的一个交点坐标
可以通过解方程组表示如下：
另一个交点坐标表示为
d的累积分布函数可以表示为：
则卫星与物联网终端的相对距离s的累积分布函数可以表示为:
s的概率密度函数表示如下：
步骤S2、根据物联网终端与卫星相对距离的分布函数和概率密度求得多普勒频移的分布函数和概率密度；
由多普勒频移公式可得：
其中，fD表示多普勒频移，f为射频频率，
表示卫星与终端的相对速度，β为卫星速度矢量与终端夹角，c为光速；
如图2所示，地心角α和终端对卫星的仰角e的关系如下表示：
其中，Re为地球半径，Rs为卫星到地心距离；
由三角形关系可得：
β＝α+e
其中，
cose的分布函数表示如下：
cose的概率密度函数表示如下：
其中，
cose的k阶矩可以表示为：
根据上述多普勒频移公式可得：
则多普勒频移的概率密度公式表示如下：
多普勒频移的k阶矩可以表示为
步骤S3、根据终端与卫星的多普勒频移以及多普勒预补偿需求建立优化问题如下：
其中
[ε1,ε2,…,εN]＝[fD1-f0,fD2-f0,…,fDN-f0]
[fD1,fD2,…,fDN]为各终端到卫星的多普勒频移，f0为多普勒预补偿值，[ε1,ε2,…,εN]表示的是补偿之后的各终端到卫星的残余频差；
令
则
其中E[fD]代表区域内物联网终端与卫星的多普勒频移期望；
定义约束条件：σ≤δ；σ表示区域内物联网终端与卫星多普勒频移的标准差，表示各终端的多普勒频移在期望附近波动的大小；σ表示如下：
其中
δ范围0.1％～3％。
为了更好地证明本发明的预补偿方法性能，下面提供一个具体实施例，详细解释本发明的预补偿方法。
建立一个系统模型：选取铱星星座的一颗低轨卫星，其轨道参数如下表1所示：
表1轨道参数表
| 轨道半长轴/Km | 偏心率 | 轨道倾角/° | 近地点辐角/° | 升交点赤经/° | 真近点角/° |
| 7150 | 0 | 86.4 | 0 | 186 | 32.7273 |
其中地面终端分布区域中心经纬度：东经153.625，北纬32.698，分布区域半径100Km；所有终端采用相同的发射频率：490MHz；
由卫星星历计算得到分布区域中心和卫星在23Aug 2020 16:17:18.000时刻的距离和仰角以及卫星相对地心的距离如下：
s＝1840.676190Km，e＝17.558°，Rs＝Re+alt＝7145.3521029Km(alt表示卫星高度)
由此计算出：
A＝S*sin(e)＝555.2788Km
D＝S*cos(e)＝1754.922878Km
卫星波束覆盖区域半径500Km；
地心坐标系下卫星的速度矢量为：
Vx＝-2.222726km/s，Vy＝1.366558km/s,Vz＝-5.847932km/s。
根据上述步骤中的计算公式：
分别求出预补偿值如下：
f0＝8.896KHz
满足δ范围0.1％～3％的要求。
在STK中，建立仿真场景，低轨卫星和区域中心节点的多普勒频移报告如下表2所示：
表2低轨卫星和区域中心节点的多普勒频移报告
为了衡量系统的预补偿性能，我们采用信干比来衡量预补偿性能的好坏。假设区域内有10000个物联网终端，终端呈均匀分布，他们使用100个上行频段，在存在多普勒频移的情况下，每个子载波只会受到相邻两个子载波的干扰。
信干比：
其中PS表示信号功率，PI表示干扰信号功率，即相邻子载波传输的信号经过多普勒频移后移到当前载波的信号功率。
如图3所示为预补偿值与终端分布区域半径关系图。卫星波束覆盖区域半径500Km；所以对区域半径0Km-500Km的预补偿值进行计算。我们可以看出随着分布区域半径R不断增加，物联网终端对应的多普勒区间变大，预补偿值也逐渐变小。这是因为地面物联网终端到卫星的多普勒频偏随着分布区域的增大也增大，为了考虑系统整体的补偿性能，预补偿值会逐渐偏离区域中心的多普勒频偏值。
图4是不同区域半径的信干比在有无预补偿情况下互补累计分布函数CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)的对比。一个CCDF曲线显示了信号有多少时间处于或高于一个给定的信干比。例如对于每一个明确的高于规定的信干比的不同终端的信干比。不同终端信干比处于参考信干比之上的数目百分比定义为该功率电平的概率。一个CCDF曲线就是信干比相对概率的图表。我们可以看出分布区域半径越小，信干比分布越集中，预补偿之后信干比提升越多，系统的预补偿性能越好。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种基于LoRa体制的终端节点发射信号多普勒预补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、建立的区域内均匀分布盲发终端和卫星系统模型，根据区域内终端分布概率密度分析终端和卫星相对距离的分布函数和概率密度；具体地，物联网终端在以点(x0,y0)为圆心，半径为R的圆形区域内均匀分布，分布概率密度为f(x,y)，卫星在以区域中心(x0,y0)为原点的直角坐标系中坐标为(D,0,A)，物联网终端到点(D,0,0)的距离为d；
其中物联网终端的分布概率密度函数表示如下：
物联网终端到点(D,0,0)的距离d的累积分布函数表示如下：
其中S表示以(D,0,0)为圆心d为半径的圆和终端分布区域的重叠部分面积：
以坐标系中(D,0,0)为圆心，d为半径的圆和以(x,y)为圆心，R为半径的圆的一个交点坐标
可以通过解方程组表示如下：
另一个交点坐标表示为
d的累积分布函数可以表示为：
则卫星与物联网终端的相对距离s的累积分布函数可以表示为:
s的概率密度函数表示如下：
步骤S2、根据物联网终端与卫星相对距离的分布函数和概率密度求得多普勒频移的分布函数和概率密度；
由多普勒频移公式可得：
其中，fD表示多普勒频移，f为射频频率，
表示卫星与终端的相对速度，β为卫星速度矢量与终端夹角，c为光速；
地心角α和终端对卫星的仰角e的关系如下表示：
其中，Re为地球半径，Rs为卫星到地心距离；
由三角形关系可得：
β＝α+e
其中，
cose的分布函数表示如下：
cose的概率密度函数表示如下：
其中，
cose的k阶矩可以表示为：
根据上述多普勒频移公式可得：
则多普勒频移的概率密度公式表示如下：
多普勒频移的k阶矩可以表示为
步骤S3、根据终端与卫星的多普勒频移以及多普勒预补偿需求建立优化问题如下：
其中
[ε1,ε2,…,εN]＝[fD1-f0,fD2-f0,…,fDN-f0]
[fD1,fD2,…,fDN]为各终端到卫星的多普勒频移，f0为多普勒预补偿值，[ε1,ε2,…,εN]表示的是补偿之后的各终端到卫星的残余频差；
令
则
其中E[fD]代表区域内物联网终端与卫星的多普勒频移期望；
定义约束条件：σ≤δ；σ表示区域内物联网终端与卫星多普勒频移的标准差，表示各终端的多普勒频移在期望附近波动的大小；σ表示如下：
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2020
- 2020-10-30 CN CN202011188039.2A patent/CN112383340B/zh active Active
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