CN113726702A - 一种泛在感知网络编码mpsk信号的低复杂度检测方法 - Google Patents

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Abstract

一种泛在感知网络编码MPSK信号的低复杂度检测方法，对MPSK扩频信号进行解析处理，提取出随机发送数据符号对应的样值序列；根据样值序列得出无需信道状态信息的比特对数似然比信息；利用提取出的比特对数似然比信息，采用无需信道状态信息的译码方法进行译码，得出检测结果。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

一种泛在感知网络编码MPSK信号的低复杂度检测方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体说的是一种泛在感知网络编码MPSK信号的低复杂度检测方法。
背景技术
目前，为加快现代化城市建设步伐，提升城市治理效率，提升市民生活品质，国家不断出台政策，加大对智慧城市建设的扶持力度，促进智慧城市的发展。全球第二大市场研究机构Markets and Markets发布报告称，2018年全球智慧城市市场规模为3080亿美元，预计到2023年这一数字将增长为7172亿美元，预测期(2018-2023年)内的年复合增长率为18.4％。
随着智慧城市建设进程不断推进，新型智慧城市渐入大众视野。新型智慧城市在建设和服务上呈现出四大新特征：全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以人为本的可持续创新。广泛覆盖的信息感知网络是智慧城市的基础。任何一座城市拥有的信息资源都是海量的，为了更及时全面地获取城市信息，更准确地判断城市状况，智慧城市的中心系统需要拥有城市的各类要素交流所需信息的能力。新型智慧城市的信息感知网络应覆盖城市的时间、空间、对象等各个维度，能够采集不同属性、不同形式、不同密度的信息。
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(Internet of Things,IoT)的皮肤和五官，是联系智慧城市等物理世界与信息世界的纽带，负责识别智慧城市中的物体，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，应用层处理数据的精确性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，感知数据准确性决定了物联网系统在智慧城市中的实际应用价值，感知层是物联网的核心，感知层数据可靠传输是其最为关键的技术之一。
2009年公布的IEEE 802.15.4c协议，是为中国低功耗短距离无线个人局域网定制的物理层规范。针对不同速率需求，该协议为中国低功耗短距离无线个人局域网提供了偏移四相相移键控(Offset-quadrature Phase Shift Keying,O-QPSK)和多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying,MPSK)两种物理层结构。其中，MPSK调制物理层最有能力为智慧城市感知数据的可靠与快速传输提供坚实保障。因此，研究符合无线个人局域网特性的MPSK信号强鲁棒性检测技术，是保障感知数据准确运达应用层的最根本出发点之一，也是物联网技术在智慧城市中应用时亟需解决的难题之一。
如图10所示，IEEE 802.15.4c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11所示，O-QPSK和MPSK两种调制方式共享780MHz频段，在779-787MHz频段上有8个信道。其中，0～3信道采用O-QPSK调制方式，4～7信道采用MPSK调制方式。本发明内容的调制方式采用MPSK调制，载波频率采用780MHz频段上的最大频率，即786MHz。
如图12所示，IEEE 802.15.4c物理层协议数据单元(PPDU)主要由同步头(SHR)、物理层帧头(PHR)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13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，从图12中的前导码(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16的伪随机(PN)码片序列。
如图1所示，在780MHz频段上，MPSK物理层在每个数据符号周期中，4个信息位选择要传输的16个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16的PN码片序列。
现有关于IEEE 802.15.4c MPSK调制物理层的研究多集中于未采用信道编码时的波形检测方法上。未编码的调制系统虽然实现简单，但存在检测性能不足的劣势，不适用于对可靠性要求比较高的应用场景。对于编码的MPSK调制系统，比特对数似然比(Log-likelihood Ratio，LLR)信息是解调器与译码器间交互的桥梁。LLR的质量是决定系统最终检测性能的关键因素之一。传统精确形式的LLR计算方法需要信道状态信息(ChannelState Information，CSI)。在实际应用中，对CSI的估计过程涉及较高的实现复杂，能耗大，成本高。这与IEEE 802.15.4c低复杂度和低成本的特征相悖。而且，当对CSI的估计存在误差时，整个编码系统的性能将会急剧下降。即采用精确CSI的检测系统对CSI的鲁棒性不足。上述技术不足在一定程度上限制了物联网通信技术在中国新型智慧城市泛在感知网络中的应用深度和广度。
发明内容
为解决上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供了一种泛在感知网络编码MPSK信号的低复杂度检测方法，具有计算复杂度低，鲁棒性强，可靠性高的特点。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种泛在感知网络编码MPSK信号的低复杂度检测方法，发送端对信源产生的二进制比特序列进行编码，将编码后的二进制比特序列进行分组，每组包含4个比特位，对每个分组经MPSK扩频调制和脉冲成型后形成一个发送符号，发送符号经射频天线发送至信道，接收端对发送符号进行检测，接收端的检测器采用的检测方法包括以下步骤：
S1：对MPSK扩频信号进行匹配滤波采样后得到离散的接收样值序列；
S2：根据离散样值序列提取出无需CSI的比特LLR；
S3：利用提取出的比特LLR信息，采用无需CSI的译码方法进行译码，得出检测结果。
本发明所述的步骤S1的具体实现方法是，在对MPSK扩频信号进行匹配滤波采样后得到离散的接收样值序列中，第k个符号周期对应的序列为：
Figure BDA0003166687850000031
即含有16个离散样值，其中，s(k)表示第k个符号周期对应的扩频码片序列，
Figure BDA0003166687850000032
Figure BDA0003166687850000033
是第y个扩频码序列的第j个码片，j＝1、2……16，ηk,j是离散、循环对称、均值为零且方差为σ2的复高斯随机变量。
本发明所述的步骤S2具体实现方法是
Figure BDA0003166687850000041
其中，
Figure BDA0003166687850000042
表示无需CSI的比特LLR，
Figure BDA0003166687850000043
表示第k符号周期对应的第i个编码比特，
Figure BDA0003166687850000044
表示
Figure BDA0003166687850000045
时对应的扩频码序列s(k)，
Figure BDA0003166687850000046
表示
Figure BDA0003166687850000047
时对应的扩频码序列s(k)，*表示复共轭运算。
本发明所述步骤S3中的译码方法是低密度奇偶校验码的最小和算法或卷积码的软输出维特比算法。
本发明有益效果是：本发明提出的一种泛在感知网络编码MPSK信号的低复杂度检测方法，具有可靠性高、鲁棒性强，且计算复杂度低的特点。具体表现在以下几个方面：
本发明公布的对数似然比提取方案完全能够满足IEEE 802.15.4c协议对检测性能的要求；
与精确LLR提取方案相比，本发明所提方案的性能损失不大，无需信道状态信息，实现复杂度低，成本低，对信道状态信息的鲁棒性强。
附图说明
图1是MPSK物理层数据扩频映射方式图；
图2是不同LLR提取方法，不同译码方法下的BER性能比较图；
图3是不同LLR提取方法，不同译码方法下的SER性能比较图；
图4是不同LLR提取方法，不同译码方法下的PER性能比较图；
图5是精确LLR提取方法，置信传播(Belief Propagation，BP)算法下的信道噪声方差鲁棒性BER图，其中，Δσ2＝ασ2；
图6是精确LLR提取方法，BP算法下的信道噪声方差鲁棒性SER图，其中，Δσ2＝ασ2；
图7是精确LLR提取方法，BP算法下的信道噪声方差鲁棒性PER图，其中，Δσ2＝ασ2；
图8是(1008,504)LDPC码的H矩阵图；
图9是本发明实施例中通信系统的工作流程图；
图10是IEEE 802.15.4协议物理层两个频段基本参数特性图；
图11是IEEE 802.15.4协议物理层的信道结构图；
图12是IEEE 802.15.4协议物理层帧结构图；
图13是IEEE 802.15.4协议786MHz频段物理层数据调制过程图。
具体实施方式
下面给出具体实施例，对本发明的技术方案作进一步清楚、完整、详细地说明。本实施例是以本发明技术方案为前提的最佳实施例，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
本实施例以IEEE 802.15.4系统为例来进行说明，其通信环境为780MHz频段，信道的载波中心频率为786MHz，PSDU的数据长度为22个字节，码片传输速率为1×106chip/s，调制方式为MPSK，编码方式为(1008,504)LDPC码，校验矩阵如图8，最大迭代次数为10。
如图9所示，在发送端，系统的工作过程为：LDPC码或卷积码编码器将信源产生的二进制信息比特序列α实行编码，生成编码比特序列c。然后依次经过比特数据到符号的映射和符号到码片的映射，经过MPSK调制向接收端发送MPSK扩频信号。
接收端在收到MPSK扩频信号后，按照本发明的方法进行LLR提取，具体过程如下：
一种泛在感知网络编码MPSK信号的低复杂度检测方法，发送端对信源产生的二进制比特序列进行编码，将编码后的二进制序列进行分组，每组包含4个比特位，对每个分组经MPSK扩频调制和脉冲成型后形成一个发送符号，经射频天线发送至信道。接收端对信号进行检测。检测器采用的检测方法包括以下步骤：
S1：对MPSK扩频信号进行匹配滤波采样后得到离散的接收样值序列；
S2：根据离散样值序列提取出无需CSI的比特LLR；
S3：利用提取出的比特LLR信息，采用无需CSI的译码方法进行译码，得出检测结果。
进一步的，所述步骤S1具体包括：
在对MPSK扩频信号进行匹配滤波采样后得到离散的接收样值序列中，第k个符号周期对应的序列为：
Figure BDA0003166687850000061
即含有16个离散样值。其中，s(k)表示第k个符号周期对应的扩频码片序列，
Figure BDA0003166687850000062
Figure BDA0003166687850000063
Figure BDA0003166687850000064
是第y个扩频码序列的第j个码片，j＝1、2……16，ηk,j是离散、循环对称、均值为零且方差为σ2的复高斯随机变量。
进一步的，所述步骤S2具体包括：
Figure BDA0003166687850000065
其中，
Figure BDA0003166687850000066
表示无需CSI的比特LLR，
Figure BDA0003166687850000067
表示第k符号周期对应的第i个编码比特，
Figure BDA0003166687850000068
表示
Figure BDA0003166687850000069
时对应的扩频码序列s(k)，
Figure BDA00031666878500000610
表示
Figure BDA00031666878500000611
时对应的扩频码序列s (k)，*表示复共轭运算。
进一步的，所述步骤S3中的译码方法可以是低密度奇偶校验(Low-DensityParity-Check,LDPC)码的最小和(Minimum Sum,MS)算法，或卷积码的软输出维特比算法(Soft Output Viterbi Algorithm，SOVA)。
如图2，图3和图4所示，以精确LLR提取方法对应的检测方法为界，并与本发明简化形式LLR提取方法对应的检测方法进行对比。由图我们可以看出，简化方案与精确方案检测性能之间的差距很小。特别的，在PER＝1×10-3时，与精确方案相比，使用BP译码的简化方案性能损失仅为0.07dB，使用MS译码的简化方案性能损失仅为0.2dB。以上结果表明，使用MS译码的简化方案性能损失很小，但由于不需要对信道状态信息进行估计，故具有低的实现复杂度。从而在检测性能和实现复杂之间达到了更好的平衡匹配，特别适合在IEEE802.15.4c编码MPSK系统中使用。
进一步地，在图5，图6和图7中，给出了不同CSI估计误差，精确LLR提取方法和BP算法下的仿真性能，并与本发明简化形式LLR提取方法和MS算法下的性能进行对比。由图5到7可知，当对信道噪声的方差估计误差较大时，采用精确形式LLR计算方法的检测性能衰减严重。即精确形式LLR计算方法对CSI的鲁棒性不足。而本专利使用MS译码的简化形式LLR计算方法不需要CSI，故具有较好鲁棒性。
公式(1)的内在理论依据叙述如下。
首先，概率域似然函数可表示为：
Figure BDA0003166687850000071
则精确形式的LLR可表示为：
Figure BDA0003166687850000072
这里假定编码后的比特先验等概，即
Figure BDA0003166687850000073
由式(2)可知，完全形式LLR计算方法中涉及多次指数运算和取模运算，且需要事先知道加性高斯白噪声信道的状态信息σ2。实现复杂度较高，不适用于在以低复杂度和低成本为特征的IEEE 802.15.4c中应用。降低式(2)的实现复杂度具有理论和实际工程意义和价值。
利用近似式
ln[exp(δ1)+…+exp(δJ)]≈max(δ1,…,δJ)
＝max(ln exp(δ1),…,ln exp(δJ))
＝ln[max(exp(δ1),…,exp(δJ))]
可以对(2)进行简化，具体方法为：
Figure BDA0003166687850000081
公式(3)中已经不涉及复杂的指数运算和取模运算，仅仅包含简单的共轭乘法，取实部与取最小运算。且
Figure BDA0003166687850000082
为常数项，对于LDPC码的MS算法，或卷积码的SOVA算法而言，去除LLR中的
Figure BDA0003166687850000083
不会影响译码结果。故将公式(3)中的
Figure BDA0003166687850000084
消除后可得到式(1)。
综上所述，本发明的一种泛在感知网络中编码MPSK信号的低复杂度检测方法，具有可靠性高、鲁棒性强，且计算复杂度低的特点。
以上显示和描述了本发明的主要特征、基本原理以及本发明的优点。本行业技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会根据实际情况有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (4)

1.一种泛在感知网络编码MPSK信号的低复杂度检测方法，发送端对信源产生的二进制比特序列进行编码，将编码后的二进制比特序列进行分组，每组包含4个比特位，对每个分组经MPSK扩频调制和脉冲成型后形成一个发送符号，发送符号经射频天线发送至信道，接收端对发送符号进行检测，其特征在于：接收端的检测器采用的检测方法包括以下步骤：
S1：对MPSK扩频信号进行匹配滤波采样后得到离散的接收样值序列；
S2：根据离散样值序列提取出无需CSI的比特LLR；
S3：利用提取出的比特LLR信息，采用无需CSI的译码方法进行译码，得出检测结果。
2.如权利要求1所述的一种泛在感知网络编码MPSK信号的低复杂度检测方法，其特征在于：所述的步骤S1的具体实现方法是，在对MPSK扩频信号进行匹配滤波采样后得到离散的接收样值序列中，第k个符号周期对应的序列为：
Figure FDA0003166687840000011
即含有16个离散样值，其中，s(k)表示第k个符号周期对应的扩频码片序列，
Figure FDA0003166687840000012
Figure FDA0003166687840000013
是第y个扩频码序列的第j个码片，j＝1、2……16，ηk,j是离散、循环对称、均值为零且方差为σ2的复高斯随机变量。
3.如权利要求1所述的一种泛在感知网络编码MPSK信号的低复杂度检测方法，其特征在于：所述的步骤S2具体实现方法是
Figure FDA0003166687840000014
其中，
Figure FDA0003166687840000015
表示无需CSI的比特LLR，
Figure FDA0003166687840000016
表示第k符号周期对应的第i个编码比特，
Figure FDA0003166687840000017
表示
Figure FDA0003166687840000018
时对应的扩频码序列s(k)，
Figure FDA0003166687840000019
表示
Figure FDA00031666878400000110
时对应的扩频码序列s(k)，*表示复共轭运算。
4.如权利要求1所述的一种泛在感知网络编码MPSK信号的低复杂度检测方法，其特征在于：所述步骤S3中的译码方法是低密度奇偶校验码的最小和算法或卷积码的软输出维特比算法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114465853A (zh) * 2022-03-18 2022-05-10 河南科技大学 一种基于神经网络的多符号非相干检测方法
CN114465853B (zh) * 2022-03-18 2023-09-08 河南科技大学 一种基于神经网络的多符号非相干检测方法

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