CN113489569B - 一种基于RM-BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于RM‑BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法，接收器接收到的信号Y，对接收到的信号Y进行软解调，得到软信息Z，Z依次通过解交织和解码得到输出符号。为进一步提升通信系统的误码率性能增益，通过BICM迭代译码的方法，将解码器的中间处理信息，进行交织处理，交织后的信息V返回到解调器中进行解调，循环上述过程，直到预定的循环次数上限，输出解调符号。本发明采用RM码替换纠错能力较弱的汉明码，采用全新的RM软译码方法，最大限度的提升加强型LoRa的误码率性能增益。

Description

一种基于RM-BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于RM-BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法。
背景技术
LoRa通信技术具有：功耗低、抗干扰能力强以及传输距离远等特点。在空对空条件下，LoRa的传输距离可达十几公里，因此LoRa通信技术自出现以来，被广泛的应用于物联网通信。LoRa通信技术具有如此好的性能，主要得益于其优秀的物理层设计，LoRa通信技术与传统通信技术最大的区别在于LoRa采用了线性调频扩频的调制技术，也正是因为采用了特有的调制技术，配合上Semtech公司为其设计的优秀物理层，LoRa的收发灵敏度可以达到惊人的-148dBm，从而可以大大延长其通信距离。
LoRa在瑞丽信道下的通信性能有很大的提升空间，我们可以从LoRa的物理层入手，通过改变其编码和解调方法，改善LoRa在瑞丽信道下的误码率性能。LoRa物理层中汉明码所采用的码率有：4/8、4/7、4/6和4/5，最多只能纠正一个bit的错误。在有较强干扰情况下，经常会出现大量连续的错误，仅仅拥有一个bit纠错能力的汉明码，不能有效进行纠错，这是瑞丽信道下，误码率严重恶化的主要原因之一。
CSS的解调方案被称为FFT解调，接收信号Sk(t)+n(t)首先经过带通滤波器，保留信号频带，滤除带外噪声。然后将Sk(t)与两路正交基线Chirp信号分别相乘，通过低通滤波器滤除高频分量，再以BW采样率采样成数字信号。最后将两路结果分别作为实部和虚部构造一个复信号，遍历复信号进行FFT变换的所有频谱，找出幅值最大的点，对应的位置即为解调符号。因此CSS解调输出的信息是非‘0’即‘1’的硬信息，提供的码子信息非常有限。
想要进一步提高通信系统的通信性能，一方面需要用纠错能力更强的纠错码替换汉明码，另一方面也要从解调过程中提取更多的码子信息给纠错编码。
为此，本专利针对目前LoRa通信系统在瑞丽信道中，误码率性能验证恶化这一缺点，提出了在CSS调制的基础上采用bit interleaved coded modulation(BICM)算法，用Reed-Muller(RM)码替换汉明码的通信方案。BICM采用的是最大对数似然比的软解调方案，通过循环迭代可以充分提取码子信息给解码模块，最大限度的提升CSS调制技术的误码率性能。RM编码是一种承受的纠错编码，被广泛应用于深空通信领域，因其优异的性能，学术界甚至一度认为RM码可以取代5G时代的极化码。
发明内容
有鉴于此，本发明目的是提供一种基于RM-BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法，包括以下步骤：
S1、获取LoRa解调过程中，对接收信号经过FFT变换后的信息y；
S2、判断y是否为第一次进入解调器；
S3、若y为第一次进入解码器，则解调器的先验信息v是一个1×2SF的全零向量，执行步骤S5；
S4、若y不是第一次进入解调器，先验信息v通过步骤S11获得，执行步骤S5；
S5、步骤S3或S4获得的先验信息v结合公式
Figure BDA0003099311490000031
得到输入分布；
其中，P(A)表示事件A出现的概率；bk表示待调制符号二进制形式中的第k个bit；I表示公式代表输入分布；si表示待调制符号集合中第i个符号的二进制形式；bk(si)＝q表示全部si中bk＝q的集合；vj表示对应于si的先验信息v中的第j个元素；SF表示CSS调制的扩频因子；
S6、利用步骤S5获得的输入分布和公式
Figure BDA0003099311490000032
得到输出分布公式；
S7、通过输出分布公式得到解调模块输出的软信息zk；
S8、对步骤S7得到的软信息zk进行解交织，得到解交织后的信息z'；
S9、z'作为RM软译码的先验信息，通过公式
Figure BDA0003099311490000033
获得RM软译码的输出信息v、，公式中v’k表示输出信息v、中第k个bit；b'i表示第i个RM编码后的符号集合；bk(b'i)＝0表示第k个bit为0的b'i的集合；z’k表示z'中的第k个bit，M为RM编码中控制码长的参数；
S10、步骤S9得到的信息v、进入译码模块，首先判断v、是否进行迭代译码，如果迭代则执行步骤S11，否则执行步骤S13；
S11、对步骤S9得到的信息v、，进行交织，得到的信息v作为解调器的输入信息；
S12、重复步骤S5～S11，形成迭代译码；
S13、步骤S9判断的z'停止迭代，通过RM解码公式恢复二进制码子，形成原信息序列。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：(1)本发明在CSS调制的基础上采用BICM的算法，通过最大对数似然比的软解调方法提取接收到的码子信息，通过循环迭代的方法最大限度提取接收到的码子信息，供译码模块译码；
(2)本发明用RM码替换纠错能力较弱的汉明码，采用全新的RM软译码方法，最大限度的提升加强型LoRa的误码率性能增益。
附图说明
图1是本发明一种基于RM-BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法流程图；
图2是CSS硬解调实现框图；
图3是加强型LoRa和LoRa的误码率曲线对比图；
图4是不同迭代次数的加强型LoRa误码率曲线对比图。
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，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。
请参考图1，本发明一种基于RM-BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法，用于土壤温湿度采集的远距离数据传输。
信道编码的目的是利用编码的冗余性来提高信号在信道传输时的抗干扰能力，冗余性体现在编码的码率上；采用的编码方式为一阶RM码，码率设置为M＝3，编码过程可以用公式
Figure BDA0003099311490000041
描述，其中G是一个(1+M)×2M的二进制生成矩阵，进一步G可以用以下公式来表示：
Figure BDA0003099311490000051
其中G0是均为1的1×2M向量，
Figure BDA0003099311490000052
是一个M×2M的二进制布阵。gx,x∈{0,1,...,2M-1}是x的M维二进制形式，例如，当M＝3时,g0＝[0 0 0],g4＝[0 0 1]，g7＝[1 1 1]，依次类推。
软解调就是根据所接收的符号计算相应码字中每一位的可能性。以一个符号为例说明了软解调过程，假设接收到任何符号y，b＝[b0,b1,...,bSF-1]表示交织块中的任何符号B，在进行软解调之前，解调器需要处理含噪声的正弦信号Y，如图2所示，我们可以得到是一个1×2SF的向量y。
本发明具体包括以下步骤：
S1、获取LoRa解调过程中，对接收信号经过FFT变换后的信息y，y是一个1×2SF的向量；
S2、判断y是否为第一次进入解调器；
S3、若为第一次进入解码器，则解调器的先验信息v是一个1×2SF的全零向量，执行步骤S5；
S4、若y不是第一次进入解调器，先验信息v通过步骤S11获得，执行步骤S5；
S5、步骤S3或S4获得的先验信息v结合公式
Figure BDA0003099311490000053
可获得输入分布；
其中，vj表示对应于si的先验信息v中的第j个元素；P(A)表示事件A出现的概率；bk表示待调制符号二进制形式中的第k个bit；I表示公式代表输入分布；si表示待调制符号集合中第i个符号的二进制形式；bk(si)＝q表示全部si中bk＝q的集合；vj表示对应于si的先验信息v中的第j个元素；SF表示CSS调制的扩频因子，取值范围为7～12；
S6、利用步骤S5获得的输入分布和公式
Figure BDA0003099311490000061
得到输出分布公式；
Figure BDA0003099311490000062
其中，p(y|si)表示步骤S1中接收到的信息y为si的概率密度函数，P(A)表示时间A出现的概率；bk(bj)表示待调制符号二进制形式中的第k(j)个bit；O表示公式代表输出分布；s表示待调制符号的全部集合；si表示待调制符号集合中第i个符号的二进制形式；
S7、通过输出分布公式得到解调模块输出的软信息zk；
将输出分布公式代入公式
Figure BDA0003099311490000063
得到解调模块输出的软信息
Figure BDA0003099311490000064
其中，zk表示当前解调符号输出的第k个bit。
S8、对步骤S7得到的软信息z进行解交织，得到解交织后的信息z'；
S9、z'作为RM软译码的先验信息，通过公式
Figure BDA0003099311490000065
获得RM软译码的输出信息v、；v’k表示输出信息v、中第k个bit；公式中b'i表示第i个RM编码后出现的集合；bk(b'i)＝0表示第k个bit为0的b'i的集合；z’k表示z'中的第k个bit；
S10、步骤S9得到的信息v、进入译码模块，首先判断v、是否进行迭代译码，如果迭代进行步骤S11的运算，否则进入步骤S13的运算；
S11、对步骤S9得到的信息，进行交织，得到的信息v作为解调器的输入信息；
S12、循环执行步骤S5～S11(循环次数依据实际情况而定)，形成迭代译码；
S13、步骤S9判断的z'停止迭代，通过RM解码公式恢复二进制码子，形成原信息序列，所述RM解码公式如下：
Figure BDA0003099311490000071
其中，⊙表示对应的矩阵相乘；b'i表示第i个RM编码后的符号集合；M为RM编码中控制码长的参数；v、为RM软译码的输出信息；
Figure BDA0003099311490000072
为RM译码完成恢复的原始信息序列。
为了验证本发明的可行性，在Matlab上进行了误码率仿真实验。实验分别仿真了LoRa和本发明在高斯信道和瑞丽信道的误码率性能增益，仿真详细数据如表1所示，实验所得误码率性能增益均为误码率为1×10-4时取得的值，实验设置的编码码率均为1/2。由表1中数据所示，在高斯信道下加强型LoRa的误码率性能增益在1dB以上，在瑞丽信道下，加强型LoRa与LoRa相比，在不同扩频因子之间，平均误码率性能增益为9.35dB。扩展因子为10、11、12时，LoRa的信噪比低于扩展因子为7、8、9时的加强型LoRa。
表1加强型LoRa误码率性能增益
Figure BDA0003099311490000081
为了更加直观的展示，本发明所提方案的误码率性能增益，加强型LoRa和LoRa的误码率曲线对比图，请参考图3。
为了评估使用迭代对误码率性能的影响，图4展示了加强型LoRa在高斯信道下，迭代次数为1、2、16时的误码率曲线。从图4(a)可以看出，迭代2次和迭代16次的误码率增益几乎相同，均为0.16dB。图4(b)所示的瑞丽信道下的误码率增益与高斯信道相同(2次迭代和16次迭代的误码率增益均为0.16dB)，如果想使用迭代来进一步提升系统的误码率性能增益，迭代造成的延迟和复杂度也应考虑。
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 (5)

1.一种基于RM-BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取LoRa解调过程中，对接收信号经过FFT变换后的信息y；
S2、判断y是否为第一次进入解调器；
S3、若y为第一次进入译码模块，则解调器的先验信息v是一个1×2SF的全零向量，执行步骤S5；
S4、若y不是第一次进入解调器，先验信息v通过步骤S11获得，执行步骤S5；
S5、步骤S3或S4获得的先验信息v结合公式
Figure FDA0003540655510000011
得到输入分布；
其中，P(A)表示事件A出现的概率；bk表示待调制符号二进制形式中的第k个bit；I表示公式代表输入分布；si表示待调制符号集合中第i个符号的二进制形式；bk(si)＝q表示全部si中bk＝q的集合；vj表示对应于si的先验信息v中的第j个元素；SF表示CSS调制的扩频因子；s表示待调制符号的全部集合；bj表示待调制符号二进制形式中的第k个bit；bj(si)表示bk(si)＝q所表示的si集合中，第j个bit对应的值；
S6、利用步骤S5获得的输入分布和公式
Figure FDA0003540655510000012
得到输出分布公式；
S7、通过输出分布公式得到解调模块输出的软信息z；
S8、对步骤S7得到的软信息z进行解交织，得到解交织后的信息z'；
S9、z'作为RM软译码的先验信息，通过公式
Figure FDA0003540655510000021
获得RM软译码的输出信息v`，公式中v′k表示输出信息v`中第k个bit；b'i表示第i个RM编码后的符号集合；bk(b'i)＝0表示第k个bit为0的b'i的集合；z′k表示z'中的第k个bit，M为RM编码中控制码长的参数；
S10、步骤S9得到的信息v`进入译码模块，首先判断v`是否进行迭代译码，如果迭代则执行步骤S11，否则执行步骤S13；
S11、对步骤S9得到的信息v`，进行交织，得到的信息v作为解调器的输入信息；
S12、重复步骤S5～S11，形成迭代译码；
S13、步骤S9判断的z'停止迭代，通过RM解码公式恢复二进制码子，形成原信息序列。
2.根据权利要求1所述的一种基于RM-BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法，其特征在于，所述y是一个1×2SF的向量，SF表示CSS调制的扩频因子。
3.根据权利要求1所述的一种基于RM-BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法，其特征在于，所述输出分布公式为：
Figure FDA0003540655510000022
其中，p(y|si)表示信息y为si的概率密度函数，SF表示CSS调制的扩频因子；bk表示待调制符号二进制形式中的第k个bit；si表示待调制符号集合中第i个符号的二进制形式；bk(si)＝q表示全部si中bk＝q的集合；vj表示对应于si的先验信息v中的第j个元素。
4.根据权利要求1所述的一种基于RM-BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法，其特征在于，所述S7具体为：
将输出分布公式代入公式
Figure FDA0003540655510000031
得到解调模块输出的软信息
Figure FDA0003540655510000032
其中，zk表示当前解调符号输出的第k个bit，si表示待调制符号集合中第i个符号的二进制形式，vj表示对应于si的先验信息v中的第j个元素，bk表示待调制符号二进制形式中的第k个bit，p(y|si)表示信息y为si的概率密度函数。
5.根据权利要求1所述的一种基于RM-BICM算法的加强型LoRa物理层设计方法，其特征在于，所述RM解码公式如下：
Figure FDA0003540655510000033
其中，⊙表示对应的矩阵相乘；b'i表示第i个RM编码后的符号集合；M为RM编码中控制码长的参数；v`为RM软译码的输出信息；
Figure FDA0003540655510000034
为RM译码完成恢复的原始信息序列。
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