一种基于线性调频特性的LoRa信号盲估计方法

本发明属于信号检测估计，具体地说是涉及一种基于线性调频特性的lora信号盲估计方法。

背景技术：

1、随着万物互联概念的提出，智能设备的联网成为了关注的重点。目前，物联网技术主要分为两类，一类为短距离通信技术，例如wi-fi、蓝牙，zigbee等，但由于通信距离短、功耗高的缺点，无法应用于工业和农业等需要大规模部署且需要低成本维护的应用场景。因此，为了解决物联网发展所遇到的问题，低功耗广域网(low power wide area network，lpwan)技术慢慢进入了大家的视野。

2、lora是低功耗广域网(low power wide area networks，lpwan)通信技术的一种。目前lpwan技术主要有lora、sigfox、lte、cat-m和nb-iot等，lora相比于其他的lpwan技术，不仅成本低，部署灵活，还具有良好的抗多普勒性能，更为重要的是lora可以通过增大或减小扩频因子(sf)对传输距离、接收灵敏度、传输速率上进行灵活的调整。正因为这些优点，lora逐渐被重视，其已经成为最有前途、最受欢迎的lpwan技术之一。

3、lora信号指的是lora通信技术中利用扩频技术进行产生的可用于长距离通信的信号类型，其主要调制方法是频移啁啾调制(fscm)技术，也即基于线性扩频技术的调制方式。其频率随时间变化的曲线如下图所示，lora调制中的每一个码元都可以表示为正弦信号，fc为中心信号扫过频率范围的中心频率，bw为信号带宽，频带范围为[fc-bw/2,fc+bw/2]，lora码元持续时间为ts，从频率范围内的某一个初始频率开始上升，到达最高频率fc+bw/2，然后回落到最低频率fc-bw/2，继续开始上升，直到码元的持续时间ts。所以在一个ts时间内，lora码元的频率一定会扫过整个频带范围，如图1所示。

4、对一个典型的lora信号的单一码元基带信号而言，信号s(t)的模型表达式如式(1)所示。

5、

6、其中finit为lora信号的起始频率，t1为频率跳变的时间，k为信号的调频斜率，为信号瞬时相位，t为时间刻度，e为自然底数。

7、lora信号通过线性扩频调制的方式，获得了扩频信号的增益效果，根据式(2)给出的香农公式，可以得到信道容量一定的情况下，通过增加带宽可以起到换取更低的信噪比条件下工作的效果，在lora信号的情况下，由于扩频因子最大可以达到212，也就是36db的扩频增益，使得lora信号在特殊情况下可以工作在-10db以下的信噪比，这使得一般的对lora信号的检测估计都难以实现。

8、

9、其中c为信道容量，b为信号带宽，s/n为信噪比。

10、图2给出了lora信号在能够正常工作的-10db信噪比条件下的功率谱，可以看到信号已经完全淹没在噪声之中，可见利用传统的手段已经很难在这种信噪比条件下对lora信号进行检测估计。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明提出了一种基于线性调频特性的lora信号盲估计方法。

2、本发明的技术方案是：

3、一种基于线性调频特性的lora信号盲估计方法，方案包括以下步骤：

4、s1、将接收机接收到的信号进行下变频操作到基带。

5、s2、将基带信号用自身的时移共轭信号与之相乘。

6、s3、通过傅里叶变换得到峰值位置，计算得到调频斜率k的估计数值。

7、s4、用计算得到的调频斜率数值产生一个下降斜率的lfm信号，用lfm信号与其卷积得到峰值的间隔，利用此数据估计lora信号的带宽，并通过扩频因子只会是2的指数倍来进行相对精确的估计。

8、本发明的有益效果为，本发明的方法主要是对截获的lora信号使用载频进行下变频，利用lora信号线性扩频调制的特点对lora信号的调频斜率参数进行估计，利用估计的参数进一步对信号剩余参数进行估计，最后通过lora信号的参数的限制获取较为精确的估计值，从而实现对lora信号参数盲估计的目的。

技术特征：

1.一种基于线性调频特性的lora信号盲估计方法，用于针对lora体制通信系统的信号参数检测估计，定义通信系统使用的通信信号带宽为bw，扩频因子为sf，发射信号的载频为fc，信号的调频斜率为k；其特征在于，所述方法包括以下步骤：

技术总结本发明属于信号检测估计技术领域，具体地说是涉及一种基于线性调频特性的LoRa信号盲估计方法。本发明的方法主要是对截获的LoRa信号使用载频进行下变频，利用LoRa信号线性扩频调制的特点对LoRa信号的调频斜率参数进行估计，利用估计的参数进一步对信号剩余参数进行估计，最后通过LoRa信号的参数的限制获取较为精确的估计值，从而实现对LoRa信号参数盲估计的目的。技术研发人员：张花国,许哲文,刘亮,郭义帆,李博文受保护的技术使用者：电子科技大学技术研发日：技术公布日：2025/1/6