CN114301495A - 一种非相干LoRa系统下的软输出解调方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种非相干LoRa系统下的软输出解调方法，包括获取接收信号，然后对接收信号依次进行解啁啾操作、离散傅里叶变换操作、取模值操作得到幅值信号，最后利用软信息计算模块对幅值信号进行一系列操作处理得到相应的解调软信息。通过将解调软信息使用到基于软判决译码的编码方案中，实现极低信噪比下卫星物联网的可靠传输。本发明支持基于软判决译码的Turbo码和LDPC码等编码方案，且与现有的软输出解调方法相比具有更低的处理复杂度；与现有的采用硬输出解调方法的Hamming码级联LoRa方案相比，采用本发明的基于软判决译码的编码级联LoRa方案具有更好的误码性能，从而实现极低信噪比下卫星物联网的可靠传输。

Description

一种非相干LoRa系统下的软输出解调方法

技术领域

本发明涉及物联网通信技术领域，具体涉及一种非相干LoRa系统下的软输出解调方法。

背景技术

相对于地面物联网通信，卫星物联网通信旨在实现全球范围内的无缝覆盖与安全可靠的实时通信。这是因为它不会受到城市规划、地面地形(河流、山脉、湖泊)等因素限制和天气及气候的影响。然而，卫星物联网的通信距离相对遥远，从而会导致很大的传输链路损耗，这样就会造成接收功率变得非常小。因此除了采用性能优异的编码方案外，还需要考虑扩频调制技术，比如直接序列扩频(DSSS，Direct sequence spread spectrum)、啁啾扩频(CSS，Chirp spread spectrum)等。相比于DSSS技术，CSS技术具有更强的抗多普勒能力且能够有效地抵抗多径衰落。实际上，LoRa(Long Range)技术就是一种改进的CSS技术。关于LoRa技术的相关研究已经有很多了。然而，这些文献所采用的编码方案几乎都是LoRa物理层协议中规定的汉明(Hamming)码，并没有涉及到其他的编码方案。由于Hamming码是一种基于硬判决译码的编码方案，相应的LoRa解调方案只需要提供硬输出结果，但这并不适用于基于软判决译码的Turbo码、LDPC(low density parity check)码等性能更加优异的编码方案。而且Hamming码的编码增益非常有限，所以Hamming级联LoRa方案无法保证高可靠性。目前，关于LoRa技术的软输出解调算法的研究工作相对少些。Baruffa G et al.在“Coded LoRa performance in wireless channels”(IEEE PIMRC 2019,Istanbul,2019:1-6)一文中从理论上评估了AWGN(additive white Gaussian noise)信道下LoRa信号的相干解调与非相干解调的错误概率；徐浪等人在“基于Turbo码和ODPD判决法的LoRa改进方法”(电子测量技术,2020,43(7):142-147)一文中由LoRa信号的非相干解调基础上引入了一种所谓的正交二分峰差判决法，并将其输出的结果作为软信息送到Turbo译码器中，仿真结果表明与传统的Hamming级联LoRa系统相比确实有了一定的性能提升。另一方面，从调制信号表达式的角度看，LoRa技术类似于一种频移键控技术。因此，关于频移键控技术的软输出非相干解调算法同样适用于LoRa技术。针对非相干频移键控系统，Fabregas A G I和Grant A J在“Capacity approaching codes for non-coherent orthogonalmodulation”(IEEE Transactions on Wireless Communications,2007,6(11):4004-4013)一文中利用贝塞尔函数的一阶泰勒级数展开和双重最大值近似方法获得了一种适用于比特交织编码调制迭代系统的非相干解调算法。虽然该算法得到的软信息是一种真正的解调软信息，但需要大量的对数运算操作，且随着调制阶数的增加而急剧增加。

发明内容

针对基于硬输出解调方法的Hamming码级联LoRa方案无法提供高可靠性能和现有软输出解调方法存在高复杂度的问题，本发明提出一种非相干LoRa系统下的软输出解调方法，支持基于软判决译码的Turbo码和LDPC码等编码方案，且具有较低的处理复杂度。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：一种非相干LoRa系统下的软输出解调方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取接收信号，并利用解啁啾模块对接收信号解啁啾得到解啁啾信号；

步骤S2：利用离散傅里叶变换(DFT)运算模块对解啁啾信号进行离散傅里叶变换得到频域信号；

步骤S3：利用取模值模块对频域信号进行取模值操作得到幅值信号；

步骤S4：利用软信息计算模块对幅值信号进行一系列计算得到解调软信息，将解调软信息运用到基于软判决译码的编码方案中，实现极低信噪比下卫星物联网的可靠传输。

所述步骤S1中对接收信号解啁啾后得到解啁啾信号：

其中，M＝2^SF为正交啁啾数，SF为扩频因子；

为虚数单位；r_k(l)为第k个符号周期T_s内的第l个啁啾接收信号，且：

其中，

是一个由SF个二进制比特d_k[i]∈{0,1}构成的第k个符号周期T_s内的十进制符号，i表示构成十进制符号d_k的二进制比特的索引；n_k(l)是一个均值为0、方差为σ²＝N₀/2的高斯白噪声，N₀为高斯白噪声的单边功率谱密度；

也是一个高斯白噪声，其统计特性与n_k(l)相同。

所述步骤S2中对解啁啾信号r′_k(l)进行离散傅里叶变换得到频域信号：

其中，q表示离散傅里叶变换的频率索引；δ(·)为克罗内克函数；

为噪声v_k(l)的频域信号。

所述步骤S3中对频域信号R(q)进行取模值操作得到幅值信号：

其中，|·|表示取模值运算符。

所述步骤S4中根据幅值信号

求取解调软信息的方法为：

步骤S4.1：利用

和

对十进制符号集合{0,1,...,M-1}进行划分，其中，

和

分别表示十进制符号d_k中第i位置为1的索引集合和第i位置为0的索引集合，得到相应的幅值信号

和

步骤S4.2：分别对幅值信号

和

进行平方操作得到相应的能量信号：

其中，q₁和q₀分别为对应于索引集合

和

的离散傅里叶变换的频率索引；

步骤S4.3：分别对能量信号

和

进行求最大值操作得到相应的最大值：

其中，max{·}表示求最大值运算符；

步骤S4.4：分别对最大值

和

进行取对数操作得到：

其中，ln{·}表示取自然对数运算符；

步骤S4.5：利用加法器求取

和

的差值，得到：

当差值

二进制比特d_k[i]判为1；反之，d_k[i]判为0；

步骤S4.6：利用乘法器求取差值

与修正因子的积，得到解调软信息：

其中，μ为修正因子。

本发明的有益效果为：

1.本发明中的离散傅里叶变换(DFT)运算可以由高效的快速傅里叶变换(FFT)运算来代替，因此本发明的软输出解调方法具有较低的实现复杂度。

2.与现有的软输出解调方法相比，本发明具有更低的处理复杂度，因为本发明中使用的对数运算量仅为2次/比特，与调制阶数(即扩频因子SF)的大小无关。

3.与现有的采用硬输出解调方法的Hamming码级联LoRa方案相比，采用本发明的基于软判决译码的编码级联LoRa方案具有更好的误码性能，从而实现极低信噪比下卫星物联网的可靠传输。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为本发明的处理流程框图；

图2为在不同扩频因子下基于本发明的LoRa信号的解调性能；

图3为基于本发明的Hamming码、Turbo码和LDPC码级联LoRa方案的误码性能。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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付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。

为了解决基于硬输出解调方法的Hamming码级联LoRa方案无法提供高可靠性能和现有软输出解调方法存在高复杂度的问题，本发明提供了一种非相干LoRa系统下的软输出解调方法，包括获取接收信号，然后对接收信号依次进行解啁啾操作、离散傅里叶变换操作、取模值操作得到幅值信号，最后利用软信息计算模块对幅值信号进行操作处理得到相应的解调软信息。其中，在软信息计算模块中，具体涉及到的信号处理操作有符号集合划分、平方操作、求最大值操作和取对数操作等。本发明支持基于软判决译码的Turbo码和LDPC码等编码方案，且与现有的软输出解调方法相比具有更低的处理复杂度，能够实现极低信噪比下卫星物联网的可靠传输。具体实现步骤如图1所示，包括：

步骤S1：首先获取接收信号，并利用解啁啾模块对接收信号解啁啾得到解啁啾信号：

其中，M＝2^SF为正交啁啾数，SF为扩频因子；

为虚数单位；r_k(l)为第k个符号周期T_s内的第l个啁啾接收信号，符号周期T_s的大小与传输带宽和扩频因子有关，且：

其中，

是一个

个二进制比特d_k[i]∈{0,1}构成的第k个符号周期T_s内的十进制符号，i表示构成十进制符号d_k的二进制比特的索引；n_k(l)是一个均值为0、方差为σ²＝N₀/2的高斯白噪声，N₀为高斯白噪声的单边功率谱密度。

将公式<2>代入公式<1>中得到解啁啾信号r′_k(l)为：

其中，

也是一个高斯白噪声，其统计特性与n_k(l)相同。

步骤S2：利用离散傅里叶变换(DFT)运算模块对解啁啾信号r′_k(l)进行离散傅里叶变换得到频域信号：

其中，q表示离散傅里叶变换的频率索引，δ(·)为克罗内克函数，

为噪声v_k(l)的频域信号。

步骤S3：利用取模值模块对频域信号R(q)进行取模值操作得到幅值信号：

其中，|·|表示取模值运算符。

步骤S4：利用软信息计算模块对幅值信号

进行一系列计算以求取解调软信息，所述解调软信息的求取方法为：

步骤S4.1：利用

和

对十进制符号集合{0,1,...,M-1}进行划分，其中，

和

分别表示十进制符号d_k中第i位置为1的索引集合和第i位置为0的索引集合，得到相应的幅值信号

和

步骤S4.2：分别对幅值信号

和

进行平方操作得到相应的能量信号：

其中，q₁和q₀分别为对应于索引集合

和

的离散傅里叶变换的频率索引。

步骤S4.3：分别对能量信号

和

进行求最大值操作得到相应的最大值：

其中，max{·}表示求最大值运算符。

步骤S4.4：分别对最大值

和

进行取对数操作得到：

其中，ln{·}表示取自然对数运算符。

步骤S4.5：利用加法器求取

和

的差值，得到：

当差值

二进制比特d_k[i]判为1，反之，d_k[i]判为0，这就是硬输出结果。

步骤S4.6：利用乘法器求取差值

与修正因子的积，得到解调软信息：

其中，μ为修正因子。通过大量的仿真发现，对于较小的扩频因子(SF≤10)，μ的取值接近于1；对于较大的扩频因子(SF>10)，μ的取值大于1。

本实施例中将接收信号依次送到解啁啾模块、离散傅里叶变换模块、取模值模块以及软信息计算模块(包括符号集合划分、平方操作、求最大值操作和取对数操作以及加法器和乘法器)中得到相应的解调软信息，并将解调软信息直接使用到基于软判决译码的Turbo码和LDPC码等编码方案中，从而能够实现极低信噪比下卫星物联网的可靠传输。

为了进一步说明本发明的有益效果，本实施例中通过仿真实验进行对比说明，具体如下：

仿真1：

1.1仿真条件

考虑LoRa调制的扩频因子SF为7、8、9、10、11、12和13，采用的解调方法为所提的软输出解调方法。

1.2仿真结果及分析

图2给出了在几种扩频因子下基于所提软输出解调方法的LoRa信号的解调误比特率(Bit error rate，BER)性能。

图2中以圆形标记的曲线表示在扩频因子SF＝7下，LoRa信号的解调BER性能曲线。

图2中以十字形标记的曲线表示在扩频因子SF＝8下，LoRa信号的解调BER性能曲线。

图2中以下三角形标记的曲线表示在扩频因子SF＝9下，LoRa信号的解调BER性能曲线。

图2中以五角星形标记的曲线表示在扩频因子SF＝10下，LoRa信号的解调BER性能曲线。

图2中以菱形标记的曲线表示在扩频因子SF＝11下，LoRa信号的解调BER性能曲线。

图2中以上三角形标记的曲线表示在扩频因子SF＝12下，LoRa信号的解调BER性能曲线。

图2中以方形标记的曲线表示在扩频因子SF＝13下，LoRa信号的解调BER性能曲线。

从图2的仿真结果可以发现，基于所提的软输出解调方法，当扩频因子SF每增加1时，相应的解调性能会有3dB左右的信噪比(Signal-to-noise ratio，SNR)增益。对于卫星物联网通信，因其通信距离遥远导致接收功率非常低，因此应当选择尽可能大的扩频因子SF来保证足够低的解调门限，从而实现高可靠传输。

仿真2：

2.1仿真条件

考虑Hamming码级联LoRa方案、Turbo码级联LoRa方案和LDPC码级联LoRa方案，其中Hamming码级联LoRa方案中采用的解调方法为由Vangelista L在“Frequency shiftchirp modulation:The LoRa modulation”(IEEE Signal Processing Letters,2017,24(12):1818-1821)一文中所提的硬输出解调方法；Turbo码级联LoRa方案和LDPC码级联LoRa方案中采用的解调方法均为所提的软输出解调方法。在仿真中，采用码率相近的(7,4)Hamming码、(768,384)Turbo码和LDPC码；LoRa调制的扩频因子设置为SF＝13。

2.2仿真结果及分析

图3给出了上述这三种编码级联LoRa方案的BER性能。其中，图3中以圆形标记的曲线表示在采用(7,4)Hamming码下，编码非相干LoRa方案的BER性能曲线；图3中以星形标记的曲线表示在采用(768,384)Turbo码下，编码非相干LoRa方案的BER性能曲线；图3中以方形标记的曲线表示在采用(768,384)LDPC码下，编码非相干LoRa方案的BER性能曲线。

由图3的仿真结果可以看出，采用了所提软输出解调方法的Turbo码级联LoRa方案和LDPC码级联LoRa方案都要优于采用了硬输出解调方法的Hamming码级联LoRa方案。具体来说，在BER＝10^-4下，Turbo码级联LoRa方案和LDPC码级联LoRa方案所需的SNR均约为-27.5dB，而Hamming码级联LoRa方案所需的SNR却达到了-23dB，故前两种方案带来了4.5dB信噪比增益。换句话说，基于所提软输出解调方法的Turbo码级联LoRa方案和LDPC码级联LoRa方案更加适用于极低信噪比下卫星物联网的可靠传输。

以上所述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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种非相干LoRa系统下的软输出解调方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取接收信号，并利用解啁啾模块对接收信号解啁啾得到解啁啾信号；

步骤S2：利用离散傅里叶变换运算模块对解啁啾信号进行离散傅里叶变换得到频域信号；

步骤S3：利用取模值模块对频域信号进行取模值操作得到幅值信号；

步骤S4：利用软信息计算模块对幅值信号进行计算得到解调软信息，将解调软信息运用到基于软判决译码的编码方案中，实现极低信噪比下卫星物联网的可靠传输。

2.根据权利要求1所述的非相干LoRa系统下的软输出解调方法，其特征在于，所述步骤S1中对接收信号解啁啾后得到解啁啾信号：

其中，M＝2^SF为正交啁啾数，SF为扩频因子；

为虚数单位；r_k(l)为第k个符号周期T_s内的第l个啁啾接收信号，且：

其中，

是一个由SF个二进制比特d_k[i]∈{0,1}构成的第k个符号周期T_s内的十进制符号，i表示构成十进制符号d_k的二进制比特的索引；n_k(l)是一个均值为0、方差为σ²＝N₀/2的高斯白噪声，N₀为高斯白噪声的单边功率谱密度；

也是一个高斯白噪声，其统计特性与n_k(l)相同。

3.根据权利要求2所述的非相干LoRa系统下的软输出解调方法，其特征在于，所述步骤S2中对解啁啾信号r′_k(l)进行离散傅里叶变换得到频域信号：

其中，q表示离散傅里叶变换的频率索引；δ(·)为克罗内克函数；

为噪声v_k(l)的频域信号。

4.根据权利要求3所述的非相干LoRa系统下的软输出解调方法，其特征在于，所述步骤S3中对频域信号R(q)进行取模值操作得到幅值信号：

其中，|·|表示取模值运算符。

5.根据权利要求4所述的非相干LoRa系统下的软输出解调方法，其特征在于，所述步骤S4中根据幅值信号

求取解调软信息的方法为：

步骤S4.1：利用

和

对十进制符号集合{0,1,...,M-1}进行划分，其中，

和

分别表示十进制符号d_k中第i位置为1的索引集合和第i位置为0的索引集合，得到相应的幅值信号

和

步骤S4.2：分别对幅值信号

和

进行平方操作得到相应的能量信号：

其中，q₁和q₀分别为对应于索引集合

和

的离散傅里叶变换的频率索引；

步骤S4.3：分别对能量信号

和

进行求最大值操作得到相应的最大值：

其中，max{·}表示求最大值运算符；

步骤S4.4：分别对最大值

和

进行取对数操作得到：

其中，ln{·}表示取自然对数运算符；

步骤S4.5：利用加法器求取

和

的差值，得到：

当差值

二进制比特d_k[i]判为1；反之，d_k[i]判为0；

步骤S4.6：利用乘法器求取差值

与修正因子的积，得到解调软信息：

其中，μ为修正因子。

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