文摘
虽然完整multiple-symbol检测(MSD) IEEE 802.15.4c多个相移键控(MPSK)接收器提供更好的性能比symbol-by-symbol检测(SBSD),其实现复杂度极重。我们提出一个简单的MSD方案基于两个implementation-friendly但强大的策略。首先,我们找到最好的和次优决策与标准SBSD程序在每个符号位置,和全球最好的决定是冻结。第二,为其余符号位置,只有最好的和次优决策,象征并不是所有的候选人,由标准共同搜索MSD过程。仿真结果表明,该包错误率(每)简化MSD方案的性能几乎一样的完整方案。特别是,在每 ,不超过0.2 dB的性能差距是观察到如果我们只是增加观察窗长度2。然而,决策指标计算需要的数量从256减少到2。因此,实现复杂度和检测性能之间获得平衡。
1。介绍
与新信息和通讯技术的广泛应用,如物联网(物联网),云计算和大数据,智能城市近年来发展迅速。他们已经渗透进人们的生活的各个方面,极大地满足了现代人的追求方便、快速和高质量的生活1- - - - - -7]。可靠和有效传输传感数据显然是重要的新的智能城市的建设8]。IEEE 802.15.4c协议提供了低功耗短途的物理层规范对中国物联网(9,10]。多个相移键控(MPSK)在IEEE 802.15.4c提供。这种主要源于这一事实MPSK调制是最能够提供高可靠性以及遥感数据传输的数据速率。因此,重要的是要研究健壮的MPSK信号的检测技术与无线物联网的特点。本文着重于multiple-symbol检测(MSD)的IEEE 802.15.4c MPSK接收器。
虽然MSD方案具有良好的检测性能,其实现复杂度的增加呈指数增长观察窗长度(11,12]。近年来,许多浓度减少复杂性并取得了。斯蒂芬。et al。研究了最大似然检测(MLD)基于信息符号块。相应的屏蔽信号用于限制只有一个可能的信号决定的一部分,这将降低接收机的复杂度。然而,有部分性能损失(13]。LoRici基于维特比算法提出了一种次优的接收机。接收机的复杂度增加的多项式形式 。然而,算法的性能与内存的长度连续相位调制信号。对连续相移频键控(CPFSK信号) ,其检测性能严重退化(14,15]。几个低MSD费舍尔提出的算法也和王新,但是他们的表现落后的传统MSD算法(16,17]。
在这项工作中,我们提出一个简单的MSD方案IEEE 802.15.4c MPSK接收器。与传统接收器,配备完整的MSD方案高复杂性达到最好的可靠性,我们全力关注简单的设计平衡的复杂性和可靠性。我们总结我们的主要贡献如下:(我)最优MSD方案IEEE 802.15.4c MPSK接收者基于最大似然准则可以给优秀的结果在慢衰落和纯加性高斯白噪声(AWGN)信道。然而,实现相对复杂,无法实现IEEE 802.15.4c MPSK接收器。作为实现可行的基准,并计划提出了基于补偿。(2)至于提出完整的MSD计划,超过二百——决定统计应该计算在做出最终决定前即使我们设置观察窗长度2。因此,我们提出一个新的MSD算法,大大简化了完整的计划。(3)为了验证我们从这个简单的方案,获得理想的属性的特点,研究了接收机从许多方面广泛的模拟。
本文的其余部分组织如下:部分2关注慢瑞利衰落信道下的信号模型。部分3描述了完整的MSD方案,部分4介绍了提出简化MSD方案。部分5集中在频率偏移估计。仿真结果讨论了部分6。最后,一些结论和未来的工作提供了部分7。
2。系统模型
根据IEEE 802.15.4c协议(18),具体数据的MPSK调制过程物理层如图1。二进制数据的物理层协议数据单元(PPDU),在每一个时期,象征四个信息比特组成一个符号,用来选择一个16正交序列蔓延。序列中的芯片是MPSK-modulated到了航母上。映射规则的更多细节,请参阅表1 (19]。
理想的载波同步是假定接收机。具体地说,为th象征 ,接收到的复杂的基带芯片序列可以表示为 在哪里代表乘法衰落,是th芯片的th伪随机(PN)序列 ,和表1显示详细的信件。 代表了载波频率偏移(CFO)在弧度,和代表了残留在赫兹公司首席财务官。代表了载波相位抵消(CPO)的弧度,和代表了传播芯片。是一个离散,循环对称的,复杂的高斯随机变量与零均值和方差 ,和 代表PN序列的长度(18]。
我们假设一个分段常数近似是由乘法衰落,首席财务官,CPO (20.]。也就是说, , ,和 。此外,接收方没有任何先验信息CPO;也就是说,均匀分布的区间 被分配给 。归一化复杂的高斯过程遵循瑞利分布;也就是说,的意思 。首席财务官遵循对称的三角形分布。
3所示。完整的MSD方案
后的想法21),我们可以很容易地开发最优MSD方案IEEE 802.15.4c基于MLD MPSK接收器。然而,实现复杂度极重所示(22在智能城市),这限制了其应用。在这里,我们考虑一个启发式的配置。具体检测过程如下。
首先,载波频率偏移后的基带芯片样品效果(CFOE)补偿可以表示为 在哪里 表示估计CFOE。CFOE估计应该精心开发,将详细描述部分5。请注意,我们假设冗余参数的影响在完全消除后补偿。此外,信息嵌入在载波相位而不是承运人振幅。因此,不需要估计和补偿乘法消退即使接收的信号强度可能会表现出严重的衰落。
其次,我们把整个补偿芯片序列分成块,每个块包含符号。的检测指标然后th块可以表示为(23] 在哪里 和代表复共轭操作。注意,对 ,(3)降低symbol-by-symbol检测(SBSD)计划。从(3),我们还可以看到,乘法消退对最后的决定没有影响,不需要估计和补偿衰落系数 。
最后,决策规则可以表示如下:
demapping之后,我们可以获得最终的检测结果。这个检测方案是基于[23但不同于(23]。的信号模型23只考虑相抵消。在这项工作中,我们进一步考虑CPO,扩频,慢瑞利信道。因此,我们总结完成MSD程序的详细过程。
所示(3),基于穷举搜索,256个检测指标需要计算整个默沙东-即使我们设置观察窗长度2。这显然是complexity-heavy。为了使MSD便于硬件实现,我们考虑两个简单的策略,在[威尔逊的方法相似15]。首先,我们找到最好的和次优决策在每个符号位置与标准SBSD过程的特点是(3)和冻结全球最好的决定。第二,其余符号位置,只有最好的和次优决策,象征并不是所有的候选人,由标准共同搜索MSD过程。在这里,一个定性的解释这个配置如下。显然,检测指标(3)可以部分反映了决策结果的可靠性在每个符号的位置。因此,它是合理的,全球最好的决定与标准SBSD过程的特点是(3)是最可靠的,可以冻结尤其是高信噪比(信噪比)。此外,在高信噪比的情况下,只有最好的搜索和第二符号决定为其余符号位置也是可行的。节6通过定量模拟,进一步验证其合理性。
4所示。提出了检测方案
为每个符号的位置,与标准SBSD过程的特点是(3),我们可以很容易地获得当地的两个指标,即最佳指标和第二好的指标。然后,我们冻结决定的结果对应于最可靠的标志的位置,这是通过搜索当地所有的最佳指标。其余符号位置,搜索符号的数量是截断。也就是说,只有符号对应于当地最好的和第二好的指标被认为是作为候选人。在这种背景下,观察窗长度 ,我们已经给出的指标的数量减少(3从256年到2)计算。然而,在部分仿真结果6显示性能损失很小。具体实现过程详细如下。
为块,每个符号位置的决策指标计算 在这里, ,这是复杂的互相关函数。
其次,最好的和第二好的指标th的象征th块可以如下: 在哪里和 ,分别代表了估计PN序列的索引值对应的最佳和第二好的指标象征。例如,我们可以看到,如图2,补偿基带芯片序列通过决策块1生成决策 ,和最好的和第二好的指标决策记录设置为和 ,分别。
此外,发现全球最好的指标,和冻结检测结果: 也就是说,我们的检测结果th符号是 。图2给出了实现结构。
最后,剩下的数据符号时间共同决定如下: 在哪里和是由(8)。图3是这个关节的构造图的决定。
算法1介绍了详细的实施步骤,提出MSD方案。对于简单的实现中,我们只选择最和第二可靠的象征。更多的指标也可以参与,但是,complexity-intensive和不适合我们的目的。从本质上说,16个指标选择的时候,我们到达默沙东公司。此外,部分的仿真结果6.2表明,表现出优秀的表现即使我们只装备最多的MSD方案和第二可靠指标。
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5。评估方案
显然,芯片样品在(1)是依赖于传输芯片的象征 ,但这种依赖可以消除如果我们遵循财产 : 在哪里序言的长度, ,和 的最大长度。统计上相当于 。在这种背景下,我们的目的是估计根据样本的观察了(10)。
在符号间隔,样品的归一化自相关函数如下: 在哪里样本数量的序言, 。 代表了综合噪声。表示数量的芯片延迟 。 代表了最高chip-delay号码。
后的想法24),一个简单的评估方案没有相位解可以表示如下: 在量化函数是 在哪里 。这个估计量的结构如图4。
很明显(13)和图4评估过程涉及复杂的逆切操作。根据我们以前的工作(21,25- - - - - -27,可以获得两个简化评估方案:
这项工作的完整性,我们在这里也给完整的评估方案。
data-aided检测方案是考虑简单的实现。然而,non-data-aided检测方法也可以应用。此前从调制的样本芯片中的数据可以很容易地消灭借助任何PN代码使用互相关操作。然后,CFOE可以很容易地估计和补偿。目前,还有许多其他的首席财务官估计方案(28- - - - - -31日]。这些计划涉及复杂的数学运算,如对数操作,操作指数,三角操作。我们的方案进一步简化了这些复杂的操作,如图所示(14)和(15)。
6。仿真结果
在本节中,我们评估了比特误码率(BER),符号错误率(SER)和包错误率(每)各种检测方案的性能。注意,在仿真中,PPDU载荷长度设置为22字节。我们选择最大在载波频率780 MHz频段,786 MHz。详细的仿真参数如表所示2。
6.1。最大Chip-Delay数量的影响对检测性能
可以提高性能的IEEE 802.15.4c MPSK接收机通过引入一个兼容的最大chip-delay号码 。在慢瑞利衰落信道和纯AWGN信道不同 ,我们的系统相比,爵士,每提出MSD计划使用完整的估计量(16)和简化的估计量(15)。
从数据可以看出5和6当最大chip-delay号码增加从1到5,方方面面,爵士和每性能可以改善纯AWGN信道下。特别是,如图5 (c)当每= ,作为从1增加到2,信噪比增益约为2.2 dB;当从2增加到3,信噪比增益约为0.5 dB;当从3增加到4,信噪比增益约为0.1分贝。此外, 能充分满足纯AWGN信道接收机的性能要求(9]。同时,改进很小,当最大chip-delay数量范围从4到5,所以我们最大chip-delay数量设置为4,这是, 。
(一)
(b)
(c)
(一)
(b)
(c)
6.2。检测性能比较
每个结果的误码率、爵士和各种检测方案下纯AWGN信道和慢瑞利衰落信道,分别如图7和8。理论上,完整的MSD计划非常接近最优相干检测观察窗长度的增加 。完整的实现MSD方案太复杂。为方便比较,我们使用最优相干检测代替完整的MSD方案的仿真结果。我们以最优相干检测为最低。
(一)
(b)
(c)
(一)
(b)
(c)
如图7,当 ,简化的估计(14地板上)会导致严重的错误。这是由于较大的估计误差(的不断积累3)。然而,当完整的估计(16)和简化的估计(15),检测性能很好。有一点差距和最优相干检测,尤其是在高信噪比。此外,当我们有 ,与SBSD方法相比,该方案可以实现增益约1.6 dB。
当从2增加到3,提出了检测方案的性能下降。这是因为当 ,造成的错误估计方案引入了大量的积累(3),然后观察和估计量之间的不匹配探测器。总之,本文估计方案特别适合检测方案,其中观察窗长度设置为2。此外,当 ,之间的性能差距我们的方案和最优相干检测很小,所以,几乎没有改进的余地。因此,我们选择2在随后的模拟。此外,如图8,我们可以得出类似结论慢瑞利衰落信道下,然而,这里没有说明。
6.3。频率偏移纯AWGN信道方案的鲁棒性
在纯AWGN信道中,我们展示了误码率,爵士,每性能结果与不同的评估方案图9。首席财务官遵循对称三角形分布在ppm (−80, + 80)。全面评估的结果(16)作为基准。如图9的简化估计(15),检测性能好+ 60之间的首席财务官和−60 ppm。然而,首席财务官时性能波动大于+ 60 ppm或小于−60 ppm。此外,性能波动随信噪比的增加。然而,根据CFO概率分布特点,首席财务官的绝对值超过60的概率为0.0625,这是非常小的。因此,提出检测方案是不敏感的频率偏移。
(一)
(b)
(c)
6.4。CPO纯AWGN信道下的鲁棒性
在本部分中,我们研究该接收机的检测性能在纯AWGN信道载波相位的变化, 。在数据10和11该方案是健壮的动态相位抖动。这个阶段被建模为维纳过程,它的初始值是一致选择的 。如数据所示10和11该方案是健壮的动态相位抖动。提出了接收机的性能没有显著降低如果我们增加抖动的标准偏差从0°到3°。此外,观察到一个不可约错误地板中给出的估计(15)和(16随着信噪比的增加。
(一)
(b)
(c)
(一)
(b)
(c)
6.5。复杂性分析
我们比较了各种检测方案的实现复杂性纯AWGN信道。假设整个MSD和拟议的检测方案配备相同的估计量。接收机的实现复杂性的差异是由给定的指标(3),(5)和(9)。注意,我们组 , ,和最大,这是, , ,和 。乘法运算的结构框图如图3所示的32]。复杂的是两个复数的加法。假设比较操作相当于一个加法操作。如表所示3,我们建议的检测方案只需要576年复杂的乘法,573年复杂的增加,和34平方模块化操作。完整的MSD节中给出3需要8192复杂的乘法,复杂的增加,8064和256平方模块化操作。显然,与完整的默沙东公司相比,我们的计划非常的复杂性降低。
此外,平均运行时间可以在一定程度上也反映了实现复杂性。具体来说,对于不同的探测方案,我们开发各种模拟运行足够数量的传输帧。事实上,实现帧的数据,平均运行时间。令人惊讶的是,如图12,当信噪比−4 dB, SBSD由传统的平均运行时间(23)是4倍的提议并计划。此外,至于SBSD由(33),平均运行时间是我们的5.5倍,并计划。
7所示。结论
在这篇文章中,一个简单而可靠的MSD方案IEEE 802.15.4c MPSK接收机已经提出,在首席财务官估计和补偿通过序言辅助方法。实验结果表明,我们的检测性能可以满足传感器网络的需求只有四个最大芯片延迟。此外,当相位抖动的标准偏差高达3°,性能没有显著减少。最后,与完整的MSD方案相比,我们的改善计划更有吸引力的复杂性。因此,本文的研究成果有积极的促进作用的工程应用物联网领域的新的智能城市。
为了避免通道和首席财务官估计,二重微分调制是著名的作为所示(34- - - - - -37]。这个想法可以直接借用和实现在我们的检测方案进一步降低复杂性。但是要注意,在这种情况下,表现出更多的性能损失。
数据可用性
所有的基础数据在这个手稿可从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这部分工作是由中国国家自然科学基金(61701172,61701172,61701172,61701062,61801170,和61772175),中层大气和全球环境的重点实验室观察(lageo - 2021 - 04)、河南省自然科学基金(162300410097和162300410097),高校的科技创新团队(20 irtsthn018),河南省博士后科学基金会的中国电子科技大学(Y02006023601721),珠峰学者人才发展计划在西藏大学科技创新人才计划在河南大学教育委员会(hastit025 17日)。