CN113285737B - 一种LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法及系统，包括：采集预设窗口内的若干冲突信号；对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征；对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰；采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果。本发明采用的LoRa冲突解码中消除信号干扰方法，能显著提高冲突解码算法的解码准确度，使现有的冲突解码算法可以在具有更低信噪比以及更高冲突并发数的场景下正常工作。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法及系统。
背景技术
LoRa(Long Range)作为一种典型的低功耗广域网技术，广泛应用于各类物联网系统中。借助LoRa通信技术，物联网节点可以在几毫瓦的能耗开销下，将信号传输至数公里外的接收端。由于LoRa具有低功耗、远距离的传输特点，因此被广泛应用在野外环境监测、野生动物追踪、火灾预警等场景中。
现有的基于LoRa的物联网系统大多使用星型网络拓扑，即在部署区域内使用单个或多个网关直接与终端节点进行连接。在终端侧，LoRa节点采用Aloha协议，在发包前不进行信道监听，可以在任意时刻发起到网关的上行传输。在这种网络模式下，当多个节点同时使用上行链路时，不同节点的信号将在网关处发生冲突。一方面，信号冲突严重浪费了原本就紧张的信道资源；另一方面，参与冲突的节点需要经过随机回退后重新传输数据，从而加重了节点的通信负担，影响了节点的工作寿命。
近年来，大量旨在解决LoRa冲突问题的工作被提出。这些工作利用冲突数据包的物理信号特征，对属于不同节点的信号进行识别与分离，最终实现网关在信号冲突时仍可以分离并正确解码各数据包。LoRa在物理层使用调频线性波调制信号，接收端解码时将调频线性波解扩频至单频信号，并通过傅里叶变换转换为频域的能量波峰。现有冲突解码算法，大多依赖于冲突信号变换到频域后形成的能量波峰互不重叠，由此可以根据波峰的频率、高度、相位等特征对不同节点的信号进行区分。此类算法实现的前提，是实现对每个频域波峰的准确测量，但由于截断效应的存在，每个频域波峰周围实际都聚集着周期性的旁瓣，造成波峰的能量泄露至整个频谱。由于频谱泄露的存在，不同波峰的能量互相干扰，严重影响了波峰特征的测量，从而限制了冲突解码算法在实际系统中的应用。
发明内容
本发明提供一种LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法及系统，用以解决现有技术中存在的缺陷。
第一方面，本发明提供一种LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法，包括：
采集预设窗口内的若干冲突信号；
对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征；
对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰；
采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果。
在一个实施例中，所述对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征，具体包括：
采用预设缩放函数，对所述若干冲突信号的振幅进行非均匀缩放，得到多个冲突信号段对应的能量特征；
通过LoRa解扩频和傅里叶变换，得到所述多个冲突信号段对应的频域波峰，所述能量特征与所述频域波峰一一对应；
由所述频域波峰的缩放比例推导得到所述各信号段的时域分布特征。
在一个实施例中，所述时域分布特征包括每个信号段的持续长度和在所述预设窗口内的位置分布。
在一个实施例中，所述对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰，具体包括：
调整LoRa解扩频中的down-chirp振幅，得到调整后的down-chirp振幅；
基于所述调整后的down-chirp振幅，增强所述目标波峰对应时段的信号以及减弱所述目标波峰对应时段之外的信号，得到傅里叶变换结果对应所述目标波峰的信号段和在时域上与所述目标波峰重叠的干扰信号段；
提取所述目标波峰的信号段和所述目标波峰重叠的干扰信号段的波峰，构成频域剩余波峰。
在一个实施例中，所述采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果，具体包括：
获取所述频域剩余波峰的频率信息、高度信息和相位信息；
基于Sa函数对所述频率信息、所述高度信息和所述相位信息进行信号重构，得到重构信号；
基于实际信号的频域输出和所述重构信号进行协同优化，得到所述目标波峰的最终测量结果。
在一个实施例中，所述采用实际信号的频域输出和所述Sa重构信号进行协同优化，得到所述目标波峰的最终测量结果，具体包括：
对所述频率信息、所述高度信息和所述相位信息进行搜索，使所述实际信号与所述重构信号之间的能量差异最小；
采用梯度下降方法对各波峰的重构参数进行优化搜索，测量重构目标波峰的频率信息、高度信息和相位信息，作为所述目标波峰的最终测量结果。
在一个实施例中，所述若干冲突信号为异步信号。
第二方面，本发明还提供一种LoRa冲突解码中消除信号干扰的系统，包括：
采集模块，用于采集预设窗口内的若干冲突信号；
提取模块，用于对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征；
消除模块，用于对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰；
重构模块，用于采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果。
第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法的步骤。
第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法的步骤。
本发明提供的LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法及系统，通过采用的LoRa冲突解码中消除信号干扰方法，能显著提高冲突解码算法的解码准确度，使现有的冲突解码算法可以在具有更低信噪比以及更高冲突并发数的场景下正常工作。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法的流程示意图；
图2是本发明提供的工作流程示意图；
图3是本发明提供的波峰时域特征提取示意图；
图4是本发明提供的干扰波峰消除示意图；
图5是本发明提供的LoRa冲突解码中消除信号干扰的系统的结构示意图；
图6是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。
针对现有技术中在LoRa冲突解码中的不足，提出一种消除频域波峰间干扰的方法，用于优化频域波峰的测量精度，提高LoRa冲突解码算法的工作性能。
图1是本发明提供的LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法的流程示意图，如图1所示，包括：
S1，采集预设窗口内的若干冲突信号；
S2，对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征；
S3，对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰；
S4，采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果。
具体地，如图2所示的工作流程示意图，本发明所提出的波峰间干扰消除方法包括：时域特征提取、干扰波峰消除和目标波峰重构三个部分。
对于时域特征提取部分，通过对窗口内信号进行振幅非均匀缩放，识别冲突中各信号段的时域分布特征；对于干扰波峰消除部分，通过抑制目标波峰对应时域范围外的信号，来消除异步波峰的能量泄露对目标波峰测量的干扰；对于目标波峰重构部分，采用协同最优化估计算法，用于对目标波峰进行精确估计。
本发明通过采用的LoRa冲突解码中消除信号干扰方法，能显著提高冲突解码算法的解码准确度，使现有的冲突解码算法可以在具有更低信噪比以及更高冲突并发数的场景下正常工作。
基于上述实施例，该方法中步骤S2具体包括：
用预设缩放函数，对所述若干冲突信号的振幅进行非均匀缩放，得到多个冲突信号段对应的能量特征；
通过LoRa解扩频和傅里叶变换，得到所述多个冲突信号段对应的频域波峰，所述能量特征与所述频域波峰一一对应；
由所述频域波峰的缩放比例推导得到所述各信号段的时域分布特征。
其中，所述时域分布特征包括每个信号段的持续长度和在所述预设窗口内的位置分布。
具体地，对信号采样点中某个特定的预设接收窗口内的冲突信号，本发明使用一个预设缩放函数，该预设缩放函数是确知的，对信号振幅进行非均匀缩放。由于不同的冲突信号段在窗口中具有不同的时域分布特征，经过振幅非均匀缩放后，不同冲突信号段的能量被不同程度的缩放，如图3所示的对4个信号段提取时域分布特征。
在LoRa解扩频和傅里叶变换过程中，每段冲突信号被变换为一个频域波峰，波峰高度与信号段的能量相对应。由此在非均匀缩放前后，不同信号段对应的频域波峰高度也被不同程度地缩放了，根据波峰高度的缩放比例，可以反向推导出每一个信号段在窗口内的时域分布特征，即确定每个信号段的持续长度和在窗口内的位置分布。
本发明提出的时域特征提取，采用振幅非均匀缩放和信号时域分布估计，能将不同信号段进行有效区分，便于后续识别其中的目标信号和干扰信号。
基于上述任一实施例，该方法中步骤S3具体包括：
调整LoRa解扩频中的down-chirp振幅，得到调整后的down-chirp振幅；
基于所述调整后的down-chirp振幅，增强所述目标波峰对应时段的信号以及减弱所述目标波峰对应时段之外的信号，得到傅里叶变换结果对应所述目标波峰的信号段和在时域上与所述目标波峰重叠的干扰信号段；
提取所述目标波峰的信号段和所述目标波峰重叠的干扰信号段的波峰，构成频域剩余波峰。
具体地，通过前述实施例中的时域特征提取，可以获得每个信号段在当前解码窗口内的大致时域分布。由此，我们可以通过调整解扩频使用的down-chirp的振幅，来增强目标波峰对应时段的信号、减弱目标波峰对应时段以外的信号，从而使傅里叶变换结果中仅保留目标波峰和少数在时域上与目标波峰重叠的干扰信号段，极大地减小了频域波峰间的互相干扰。图4示例了对4个信号段分别进行干扰消除的示意图。
本发明所采用的干扰波峰消除，极大地减小了频域波峰间的互相干扰。
基于上述任一实施例，该方法中步骤S4具体包括：
获取所述频域剩余波峰的频率信息、高度信息和相位信息；
基于Sa函数对所述频率信息、所述高度信息和所述相位信息进行信号重构，得到重构信号；
基于实际信号的频域输出和所述重构信号进行协同优化，得到所述目标波峰的最终测量结果。
其中，所述采用实际信号的频域输出和所述Sa重构信号进行协同优化，得到所述目标波峰的最终测量结果，具体包括：
对所述频率信息、所述高度信息和所述相位信息进行搜索，使所述实际信号与所述重构信号之间的能量差异最小；
采用梯度下降方法对各波峰的重构参数进行优化搜索，测量重构目标波峰的频率信息、高度信息和相位信息，作为所述目标波峰的最终测量结果。
具体地，通过干扰波峰消除，频域仅剩余包括目标波峰在内的少数几个波峰。对频域剩余的所有波峰，分别测量各波峰的频率
高度
和相位
信息，注意，由于频谱能量泄露的存在，此时频域各波峰之间仍存在互相干扰，因此直接测量波峰信息存在误差。
考虑到傅里叶变换形成的频域波峰在数学形式上服从Sa函数，因此根据各波峰的粗略测量结果
我们可以在频域用Sa函数重构各波峰信号，并使用以下最优化算法对重构的波峰进行优化和校正：
上式中h(f)表示实际信号通过干扰波峰消除后的频域输出，最优化函数在波峰初步测量的基础上，对各波峰的参数进行搜索，使得重构信号与实际信号之间的能量差异最小，从而消除波峰之间的互相影响。由于通过干扰波峰消除步骤之后，频域仅剩余少量波峰，因此上述最优化过程可以在较短时间内、以较低的计算复杂度完成，并且可以使用梯度下降等方法优化最优化算法的搜索过程。
本发明通过进一步使用目标波峰重构算法，消除这部分干扰波峰的影响，从而实现目标波峰的精确测量。
基于上述任一实施例，所述若干冲突信号为异步信号。
具体地，本发明是利用冲突信号的到达时间差异，消除异步信号对频域波峰的干扰，并使用频域波峰重构最优化方法，实现对每个频域波峰的准确估计。
下面对本发明提供的LoRa冲突解码中消除信号干扰的系统进行描述，下文描述的LoRa冲突解码中消除信号干扰的系统与上文描述的LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法可相互对应参照。
图5是本发明提供的LoRa冲突解码中消除信号干扰的系统的结构示意图，如图5所示，包括：采集模块51、提取模块52、消除模块53和重构模块54；其中：
采集模块51用于采集预设窗口内的若干冲突信号；提取模块52用于对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征；消除模块53用于对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰；重构模块54用于采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果。
本发明通过采用的LoRa冲突解码中消除信号干扰系统，能显著提高冲突解码算法的解码准确度，使现有的冲突解码算法可以在具有更低信噪比以及更高冲突并发数的场景下正常工作。
图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)610、通信接口(CommunicationsInterface)620、存储器(memory)630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑指令，以执行LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法，该方法包括：采集预设窗口内的若干冲突信号；对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征；对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰；采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果。
此外，上述的存储器630中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法，该方法包括：采集预设窗口内的若干冲突信号；对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征；对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰；采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法，该方法包括：采集预设窗口内的若干冲突信号；对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征；对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰；采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法，其特征在于，包括：
采集预设窗口内的若干冲突信号；
对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征；
对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰；
采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果；
所述对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征，具体包括：
采用预设缩放函数，对所述若干冲突信号的振幅进行非均匀缩放，得到多个冲突信号段对应的能量特征；
通过LoRa解扩频和傅里叶变换，得到所述多个冲突信号段对应的频域波峰，所述能量特征与所述频域波峰一一对应；
由所述频域波峰的缩放比例推导得到所述各信号段的时域分布特征。
2.根据权利要求1所述的LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法，其特征在于，所述时域分布特征包括每个信号段的持续长度和在所述预设窗口内的位置分布。
3.根据权利要求1所述的LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法，其特征在于，所述对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰，具体包括：
调整LoRa解扩频中的down-chirp振幅，得到调整后的down-chirp振幅；
基于所述调整后的down-chirp振幅，增强所述目标波峰对应时段的信号以及减弱所述目标波峰对应时段之外的信号，得到傅里叶变换结果对应所述目标波峰的信号段和在时域上与所述目标波峰重叠的干扰信号段；
提取所述目标波峰的信号段和所述目标波峰重叠的干扰信号段的波峰，构成频域剩余波峰。
4.根据权利要求3所述的LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法，其特征在于，所述采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果，具体包括：
获取所述频域剩余波峰的频率信息、高度信息和相位信息；
基于Sa函数对所述频率信息、所述高度信息和所述相位信息进行信号重构，得到重构信号；
基于实际信号的频域输出和所述重构信号进行协同优化，得到所述目标波峰的最终测量结果。
5.根据权利要求4所述的LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法，其特征在于，所述采用实际信号的频域输出和所述Sa重构信号进行协同优化，得到所述目标波峰的最终测量结果，具体包括：
对所述频率信息、所述高度信息和所述相位信息进行搜索，使所述实际信号与所述重构信号之间的能量差异最小；
采用梯度下降方法对各波峰的重构参数进行优化搜索，测量重构目标波峰的频率信息、高度信息和相位信息，作为所述目标波峰的最终测量结果。
6.根据权利要求1所述的LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法，其特征在于，所述若干冲突信号为异步信号。
7.一种LoRa冲突解码中消除信号干扰的系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集预设窗口内的若干冲突信号；
提取模块，用于对所述若干冲突信号进行振幅非均匀缩放，识别获取各信号段的时域分布特征；
消除模块，用于对所述时域分布特征中目标波峰对应时域范围外的信号进行抑制，消除异步波峰的能量泄漏对所述目标波峰的干扰；
重构模块，用于采用协同最优化估计算法对所述目标波峰进行重构，得到所述目标波峰的最终测量结果；
所述提取模块具体用于：
采用预设缩放函数，对所述若干冲突信号的振幅进行非均匀缩放，得到多个冲突信号段对应的能量特征；
通过LoRa解扩频和傅里叶变换，得到所述多个冲突信号段对应的频域波峰，所述能量特征与所述频域波峰一一对应；
由所述频域波峰的缩放比例推导得到所述各信号段的时域分布特征。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法的步骤。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述LoRa冲突解码中消除信号干扰的方法的步骤。
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| CoLoRa: Enabling Multi-Packet Reception in LoRa;童率;《IEEE》;20200804;参见第1-4节 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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| CN113285737A (zh) | 2021-08-20 |
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