[发明专利]一种基于分段神经网络解码的LoRa剪接通信方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于神经网络解码的LoRa剪接通信方法及系统，考虑到LoRa通信吞吐过低且节点的实际寿命低于其官方数据的问题，提出一种发送端剪接发送，接收端通过多特征神经网络解码的通信系统。步骤一：信号发送；以chirp信号为处理单位，网关对节点发送来的原始LoRa信号进行信噪比计算得到对应的剪接率，根据剪接率对chirp信号进行剪切和拼接形成新Payload信号，新Payload信号与Preamble信号拼接形成新LoRa信号，节点将新LoRa信号发送给网关；步骤二：信号接收；步骤三：模型训练；步骤四：利用步骤三获得的神经网络训练模型对接收的LoRa信号进行解码。本发明大幅度降低了LoRa的传输功耗并提升了吞吐。

技术领域

本发明属于通信领域，具体涉及一种基于分段神经网络解码的LoRa剪接通信方法及系统。

背景技术

LoRa基于线性扩频调制技术，其调制的每一个信号即chirp，是频率线性增大(upchirp)或减小(downchirp)的sin波。在频带范围内(-BW/2,BW/2)chirp的频率从初始频率f₀开始线性上升，直至bw/2，然后回到频带下边界-bw/2，从而扫过整个带宽。不同chirp对应不同的起始频率，共具有2^SF种。解调时对原始chirp进行脉冲压缩得到起始频率，由于upchirp和downchirp存在着共轭的关系，因此此处可以直接使用upchirp与标准的downchirp相乘，并做傅里叶变换，得到其在这一区间的频率能量峰值。能量峰值所对应的频率即为其初始频率从而进行解调。

线性扩频调制技术使得LoRa信号一直存在吞吐过低的情况，目前的技术LoRa吞吐最高仅为27kbps。其以数据传输速率为代价换取了通信距离远，功耗低。同时通过对实际应用情况的分析，LoRa网络的实际寿命通常小于理论预期。

在降低功耗方面，LoRa功耗的早期工作依赖于资源调度和参数优化。例如：利用LoRa网络的重传率估计其能量消耗，再通过调整模型参数来降低LoRa网络的整体能量消耗。以及通过优化LoRa传输过程中的参数设置，使LoRa节点能够在不同的环境中选择自己的信道传输参数，最终降低LoRa节点的能耗。

降低LoRa功耗的另一种方法是对其硬件模块进行优化。Eletreby等人提出的Chior系统。可以并发传输和解码十个LoRa节点的数据包，在保证相同数据速率的前提下，将LoRa节点的解码距离提高了2.65倍，降低了LoRa节点的能耗。反向散射通信通过设计反向散射模块可以检测环境中的LoRa数据包，从而不需要产生载波，可以功耗更低的情况下传输LoRa数据包。

发明内容

为了进一步提高LoRa的能量效率与吞吐，本发明提出了对信号在发送端进行剪接发送并在接收端利用神经网络解码的方法，本发明能够同时提高吞吐、降低功耗，并且在提升传输距离上也有非常好的表现力；该方法结合了滑动窗口检测，利用其脉冲压缩后的接收信号与先验信号的频域相关性分析，即使LoRa节点接收到不完整的数据包，也能保证准确的数据包检测。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案，包括：

一种基于神经网络解码的LoRa剪接通信方法，按照以下步骤执行：

步骤一：信号发送；

以chirp信号为处理单位，网关对节点发送来的原始LoRa信号进行信噪比计算得到对应的剪接率，根据剪接率对chirp信号进行剪切和拼接形成新Payload信号，新Payload信号与Preamble信号拼接形成新LoRa信号，节点将新LoRa信号发送给网关；

步骤二：信号接收；