面向低功耗广域网的DSSS系统关键技术研究及实现

来源 :安徽大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:winbourbit
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
低功耗广域网(LPWAN: Low Power Wide Area Network),是专门为实现低功耗、远距离、低速率、大连接的物联网应用而设计。电气和电子工程师协会IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)针对这一需求在低速率无线个域网上制定了IEEE802.15.4k标准。该标准主要适用于低功耗关键基础设施监控(LECIM:Low Energy Critical Infrastructure Monitoring)网络的应用。  本文基于IEEE802.15.4k标准的直接序列扩展频谱系统的低功耗关键基础设施监控网络(DSSS LECIM: Direct Sequence Spread Spectrum LECIM),对其物理层(Physical Layer)收发链路各模块的关键技术进行了深入研究,设计并搭建了整个基带收发链路。实际工程应用中由于低成本的限制,一般采用普通的廉价的晶振,晶振的频率漂移高达40PPM(parts per million)以上。晶振的频率漂移将引起接收性能的恶化,这对接收端在低信噪比环境下正确恢复出发送的数据造成了一定的难度,因此对物理层接收机链路中同步技术的研究具有非常重要的学术价值以及实际应用意义。  针对上述问题,论文首先针对基带接收机在低信噪比环境下存在随机频偏的长码字捕获技术进行研究。主要以基于快速傅里叶变换(FFT: Fast FourierTransformation)运算的时频域二维搜索捕获和基于差分处理捕获算法两个方面进行研究,传统的捕获算法都不能满足LECIM网络的应用需求。本论文提出一种基于差分处理的M阶自相关伪码同步改进算法。先将接收信号和伪码相乘以消除伪码信息,然后进行M阶差分自相关消除载波频偏信息同时对噪声有一定的抑制。最后和传统的几种差分捕获算法在相同条件下进行仿真验证。实验结果表明本论文提出改进算法的抗噪性能更加优越,其捕获性能有4-5dB的改善,很大程度上改善了信噪比,提高了基带系统的接收灵敏度,故更适应于低信噪比条件下工作。  其次,对实现超低信噪比环境下的高精度频偏估计技术,主要研究了利用FFT运算以及基于时域上的经典Fitz算法。基于经典Fitz算法,提出了对信号先进行预处理再进行相关运算的策略。该项处理在不缩小频偏估计范围的前提下,能通过有偏自相关并迭代的方法抑制噪声,从而实现了在低信噪比环境下的频偏估计问题。该算法可以大大的提高估计性能,并且随着预处理次数增加而提高估计精度。该方法稳定可靠,非常适合应用于IEEE802.15.4k标准下超长码字、低信噪比、远距离通信、超高接收灵敏的应用需求。  最后,基于MATLAB平台搭建整个基带系统,分别对接收端的频偏纠正模块以及信道编译码模块进行相应现场可编程门阵列FPGA(Field ProgrammableGate Array)功能的实现。通过分析结果验证了模块实现的正确性。
其他文献
计算机应用基础教学在培养学生计算机应用能力方面发挥着重要的作用,长时间以来,一直是中职院校计算机专业教学方面的重点课程,受到广泛关注.本文结合中职院校学生特点,对计
随着科技进步,移动通信系统进入高速发展时期,其中,GSM(Global Systemfor Mobile Communications)通信网络已经遍布世界各地。在我国,绝大部分地区都实现了GSM网络覆盖,并拥有全球
近年来,中继协作通信技术正在以飞跃的速度发展,它能够有效地降低因无线信道衰落对信号带来的影响,一直以来受到了人们的广泛关注。在无线中继网络中,需要对源节点和中继节点
多输入多输出(MIMO)技术从诞生开始,就因其可以增加空间自由度,提升移动通信系统的性能增益而备受关注。然而,随着智能终端及其应用的快速发展,海量的联网终端所产生的巨大数
随着科学技术的蓬勃发展,越来越多功能强大的图像编辑软件在我们生活中普及开来,这样导致数字图像越来越容易被人为编辑和篡改,并且不留任何明显的痕迹就可达到视觉上的逼真
为满足未来移动通信系统对更高数据传输速率的需求,3GPP的长期演进项目(LTE)及其进一步演进LTE-Advanced改进并增强了3G的空中接口技术,在下行链路引入正交频分复用(OFDM)和多
十冬腊月,寒意阵阵.12月26日,上海铸造行业压铸业界24家企业的近40名同仁欢聚上海晋拓金属制品有限公司,开展了一场热闹非凡的交流研讨会,分享各自2014年的经营状况,并探讨了
随着校园网络建设的不断发展,许多高校的校园网络都已经具有了一定的规模,基于网络的教学与办公等应用的广泛开展,使得用户对网络的依赖性越来越强。日益增长的网络用户和接
图像去噪是信号处理中的一个经典问题。图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,成为含噪图像。这些噪声使图像质量变差,影响人们对图像的理解,而
随着城市道路交通管控的需要,道路交通信息的相对匮乏正促使着交通信息全面感知技术的快速发展。在自由流状态下,对当前某一特定车辆的精准识别是交通感知领域的一个重大研究课