【摘 要】
:
物联网技术靠海量节点感知物理世界,提高人民生活水平,同时使自然环境和人文遗迹得到更好的保护。但数以万计节点同时工作需要消耗巨大的能量,限制了物联网的进一步发展和广泛部署。低功耗广域物联网LPWAN(Low-power Wide-Area Network,LPWAN)技术因具有低功耗,远距离,广覆盖的优势,受到越来越多的瞩目。其中LoRaWAN网络更是因其优越的远距离传输性能和开放性备受推崇。近年来
【基金项目】
:
国家自然科学基金项目(61802310,61972316,61802309,62061146001); 中国博士后基金特别资助项目(2019T120939); 陕西省自然科学基金国际合作项目(2014JQ8327); 中国博士后基金面上资助项目(2017M623227);
论文部分内容阅读
物联网技术靠海量节点感知物理世界,提高人民生活水平,同时使自然环境和人文遗迹得到更好的保护。但数以万计节点同时工作需要消耗巨大的能量,限制了物联网的进一步发展和广泛部署。低功耗广域物联网LPWAN(Low-power Wide-Area Network,LPWAN)技术因具有低功耗,远距离,广覆盖的优势,受到越来越多的瞩目。其中LoRaWAN网络更是因其优越的远距离传输性能和开放性备受推崇。近年来,研究者提出了基于LoRa信号的后向散射通信系统,后向散射标签捕获商用LoRa设备发送的环境激励信号,进行二次调制,而后通过在接收端对后向散射信号解码实现通信。但现有基于LoRa信号的后向散射通信系统存在以下问题:(1)由于后向散射通信需要在原信号上进行二次调制,LoRa后向散射通信的吞吐量受限;(2)后向散射信号能量强度比辐射信号要低得多,易受环境噪声干扰,后向散射通信系统不稳定。针对上述问题,本文实现了一个基于LoRa后向散射的高吞吐、抗干扰跳频通信系统H2-B LoRa。本文设计的H2-B LoRa系统有两个主要贡献:(1)针对LoRa后向散射系统吞吐量低的问题,基于频移调制(FSK)技术,利用LoRa信号的频带资源,H2-B LoRa系统采用了高吞吐LoRa后向散射编码方案;设计了细粒度频率发生器,得到用于频移编码的高精度频移中频信号,再通过FFT-bin运算对频移编码的信号进行解码。H2-B LoRa系统吞吐量可达24.76Kbps,相比于采用相位编码的LiteNap系统,吞吐量提升两个数量级;相比于采用OOK编码调制的PLoRa系统,吞吐量提升了 4倍;(2)针对后向散射信号易受噪声影响、抗干扰能力差的问题,H2-B LoRa系统将后向散射技术与自适应跳频相结合。具体地,该系统提出一种后向散射跳频自同步方法进行收发同步,并利用信道估计进行信道自适应更新,同时支持奇偶校验、循环冗余校验、汉明校验三种信道编码方式。实验表明,在信噪比为-10 dBm的环境下,采用奇偶校验、循环冗余校验和汉明校验时,与PLoRa系统相比,H2-B LoRa系统的稳定性分别提升3%,45%和85%。
其他文献
随着航空航天技术的飞速发展,飞机、导弹等带有复杂运动特性的目标大量涌现。此类目标因速度快、雷达横截面积(Radar Cross Section,RCS)小、回波信号较弱而难以探测。长时间相参积累可有效提高雷达目标检测性能,然而目标运动引起的距离徙动(Range Migration,RM)和多普勒频率徙动(Doppler Frequency Migration,DFM)会影响相参积累效果并降低目标运
随着睡眠紊乱问题的日益严重,睡眠检测设备和自动睡眠分阶技术得到了快速地发展。脑电信号包含大量的生理学信息,已经作为自动睡眠分阶的重要依据。同时,深度学习技术的发展也为睡眠波特征学习、睡眠自动分阶应用提供了重要的技术支撑。然而,脑电信号受周围环境影响包含大量噪声,脑电信号采集仪器的差异性导致数据没有统一的标准。这对脑电数据的智能化分析造成很大的干扰;此外,由于目前深度学习的可解释性较弱,单一特征学习
随着通信技术中对通信容量和高速数据处理需求的不断增长,传统的电子有线通信已经被光纤通信所取代。目前,在信号传输方面光纤通信已成功实现全光化。但是,光信号与电信号的转换还是要靠电子学的方法,这大大地限制了光通信速率。全光调制有望突破“电子瓶颈”,成为当前信息技术中的热门领域。三阶非线性光学材料是全光调制的必备介质,其性能很大程度上决定着全光调制的交换速率、能耗等。理论研究表明,二维金属有机框架(Me
随着无线通信设备的普及,无线通信应用在越来越多的领域中,人们对无线通信的传输速率、传输稳定性、信号传输时延的要求也随之提高,未来物联网领域中也会应用到大量的无线通信技术。现行的5G标准提出了许多移动通信新技术,如大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)、非正交多址接入、全双工、毫米波传输、端到端通信技术等。其中,毫米波传输技术能够有效缓解无线电波
新应用、新服务呈指数型的增长,计算模式逐渐由云计算转变为边缘计算,将任务迁移至靠近用户端的边缘服务器可以满足移动计算的需求,但任务迁移依赖的网络环境直接影响任务迁移的性能。当今3G、4G、5G和Wi-Fi等网络相互覆盖,异构无线网络成为趋势,使得任务迁移的路径选择和多路径传输成为可能。任务迁移研究中,网络路径的选择对任务时延和终端的能耗有较大的影响。而现有路径选择研究多集中在网络状态本身,而忽略了
作为阵列信号处理中的关键研究课题,波达方向估计在军事和民用领域备受关注,包括导航、声呐、气象观测和雷达目标检测等方面。经典Capon方法通过均匀搜索获取目标的谱峰信息,计算量庞大。后来发展的著名MUSIC高分辨子空间方法,虽然估计精度得到了提高,但仍然是基于谱峰穷尽搜索估计目标方向。同时,MUSIC方法引入特征分解,进一步提升了计算量。要使搜索类方法得到现实应用,降低计算复杂度是提升硬件系统实时性
γ-石墨单炔(γ-GY)作为一种新型二维碳基半导体材料,具备低形成能、高稳定性、大比表面积、丰富孔洞结构等特点,在半导体器件和电路等领域应用前景广阔。目前对于γ-GY的研究工作依旧处于探索阶段,γ-GY的实验制备方法和具体器件领域应用寥寥无几,此前γ-GY的热敏特性和气敏特性也未被实验研究过。本文首次提出了γ-GY的恒温搅拌制备法,并通过实验探究了γ-GY的热敏特性和气敏特性。本文的研究工作将为γ
量子计算是基于量子物理定律的计算机科学研究领域。随着量子计算的快速发展,在一些特定的问题上,量子算法被证明比经典算法更有效,这使得量子计算成为一个很有吸引力的课题。Grover搜索算法作为一种经典的量子算法,它已被证明比任何经典搜索算法都快,经常会被应用于数据库的搜索、复杂方程求解等方面。本文以量子计算和数学理论为基础,对在多解、超比特空间中的搜索问题进行研究。详细内容如下:Grover算法可以在
在现代电子测量系统、生物医疗仪器、声呐信号检测等微弱信号处理领域,对高精度(分辨率>16 bits)ADC的需求非常迫切。由于Σ-ΔADC可以采用高精度的数字信号处理技术、过采样技术和噪声整形技术,通过这些技术能够有效地提高性能从而获得较高的分辨率。作为Σ-ΔADC的重要组成部分,数字抽取滤波器的主要功能是将Σ-ΔADC前端调制器的输出进行抽取与滤波处理,恢复采样信号的原本信息,通常其面积和功耗在
密码学在人类发展过程中一直处于非常重要的地位。从古典密码学中的恺撒密码和反切码等密码方法,到现代密码学中的非对称RSA算法,密码学在日常生活中的应用也越来越广泛,并渗入到经济、军事等各个领域,给国家和人民的生活带来了极高的安全保障。然而,经典密码学基本上都基于数学难题的计算复杂度,无法给出不可破解的安全证明。并且,在量子算法和量子计算机的深入研究下,经典密码学面临着极大的威胁。于是,提出了安全性更