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基于编码拆分的跨网通信技术优化研究.docx

1、基于编码拆分的跨网通信技术优化研究基于编码拆分的跨网通信技术优化研究1 引言随着各种物联网应用的发展,到了2020年在物联网中的无线异构设备的数量将超过200亿,无线技术的大量共存会导致信号相互之间产生干扰,对通信产生影响.无线频谱是有限的,不同无线技术的通信频段重叠会产生同频干扰.传统无线异构设备间通信通常采用网关设备作为信息转换器,但该方法存在着局限性,如部署网关前需要考虑各无线网络之间的通信距离、需要控制经过网关的流量、需要提前部署网关设备等,这需要一定的时间和成本,并且移动性和灵活性较差.针对上述问题,跨网通信技术应运而生.跨网通信技术是一项新兴的通信技术,它的普遍定义是通过某些技术手

2、段让无线异构设备之间可以直接进行消息和数据交换.绝大部分的跨网通信技术为了信道协调性,都需要在无线异构设备之间交换RTS/CTS.早期的跨网通信技术需要发送虚拟包,但是发送虚拟包占用了信道资源,导致通信效率不高.现有的跨网通信技术主要是通过使用分组级调制,对数据包进行修改,再由接收器进行接收解码.研究学者通过检测Wi Fi AP并使用低功率ZigBee无线信号唤醒WiFi设备,显著降低了设备的待机能量10.Kim等人提出了名为FreeBee11的跨网通信技术,通过调整WiFi帧间间隔,减少了超过50%的发送数据能量.Z Yin等人提出使用一系列长短不一的Wi Fi包构造Morse码12,并在接

3、收器端通过RSSI能量感测解码实现跨网通信.文献13提出了一种交叉解码方式实现跨网通信.而在Mobicom 2017上发表的一项被命名为WEBee14的跨网通信技术是第一项在物理层面上实现的跨网通信技术,使用这项技术通过重传可以在嘈杂环境中实现WiFi和ZigBee之间99%以上的可靠并行跨网通信.虽然WEBee能实现从WiFi到ZigBee上的直接通信,但是该系统仍存在着单次传输下帧接收率不高、符号错误率较高等不足.为了改善WEBee系统存在的不足,本文分析了WEBee系统的不足,以WEBee系统为基础设计了一个优化系统,介绍了优化系统的工作流程,提出了一种基于循环前缀前的编码拆分优化方案,

4、该方案有效提高了系统的帧接收率并且降低了符号错误率.实验证明优化系统单次传输的帧接收率在走廊可达65.2%,相比原系统提高了8.1%,单次传输的符号错误率从2.7%降低至1.8%.因此,本文的创新点如下:(1)对WEBee系统进行分析,分析了系统的不足并指出了系统存在的缺陷.(2)对ZigBee传输的数据特点进行了分析,结合循环前缀的特点,提出了一种基于循环前缀前的编码拆分优化方案.优化系统相比于原型系统有效提高了帧接收率、吞吐量以及降低了符号错误率.(3)使用了装载有Atheros AR2425无线网卡的笔记本作为发射器以及RF-CC2430芯片节点作为接收器,在走廊改变不同的参数分别进行对

5、比实验,在不同角度上对优化系统的性能进行实验验证.2 WEBee分析WEBee系统虽然能实现Wi Fi到ZigBee的直接通信,但是系统具有一些不足.其产生的模拟ZigBee数据主要有2种类型的错误,分别是QAM仿真错误和循环前缀错误.(1)QAM仿真错误.构造模拟的ZigBee数据时,需要将ZigBee时域信号映射到QAM星座点中.但是预设QAM星座点是有限且离散的,ZigBee时域信号无法完美地映射到预设的QAM星座点上.当ZigBee接收器解调仿真信号时,会出现量化误差.这种量化误差如下所示:其中u(t)是初始时域信号,v(t)是经过量化之后的时域信号,Uk和Vk是对应经过傅里叶逆变换的

6、时域信号.该错误可通过汉明码等手段纠错.(2)循环前缀错误.WiFi通信需要进行循环前缀,ZigBee通信则不会执行.因此使用循环前缀会导致模拟信号前端发生失真,由于信号是预定义的且WiFi传输是一个固定的过程,因此上述的错误无法避免.为了更好地减少循环前缀错误,本文提出了一种基于循环前缀前的编码拆分优化方案,有效地提升了系统性能.3 优化系统设计3.1 构造WiFi数据的工作流程优化系统的工作流程图如图1所示.系统构造具有模拟ZigBee时域波形的WiFi数据,通过WiFi发送到ZigBee,ZigBee对数据进行解码得到正确的ZigBee数据.构造具有模拟ZigBee信号的Wi Fi数据的

7、流程如图1的下半部分所示,步骤如下:图1 优化系统工作流程(1)将ZigBee数据封装成能被ZigBee设备识别的时域波形.(2)使用基于循环前缀前的拆分优化算法对时域波形进行处理,得到同步码序列最优的时域波形,该部分具体流程见第4节.(3)时域波形经过快速傅里叶逆变换(IFFT)并量化处理,映射为一系列的星座点.快速傅里叶逆变换如式(2)所示,其中x(n)为N项的复数序列.(4)经过IFFT处理得到的星座点与预设星座点进行比较筛选,选择与预设星座点总欧几里德距离最小的星座点,得到可控制相应ZigBee数据的星座点.计算星座点之间的欧几里得距离如式(3)所示.其中(x1,y1),(x2,y2)

8、分别为处理后星座点和预设星座点两点的坐标.(5)星座点通过星座映射表得到相应的编码位.通过编码位映射表得到相应的具有模拟ZigBee信号的WiFi数据.4 编码拆分优化算法设计与分析在ZigBee通信中,ZigBee数据首先需要通过前导码检测.前导码由一系列的0和6位的同步码组成,提高检测精度需要在ZigBee同步码进行.在循环前缀操作后,模拟ZigBee数据的同步码可能发生改变,假设ZigBee的同步码序列是001111,执行循环前缀后,序列将变成111111,引起2个错误.本文设计了一种编码拆分算法,关键思想是将Zig-Bee同步码进行拆分.如图2所示,假设同步码的原始序列为001111,

9、同步码001111可拆分成0011和11两部分,将两部分重新组合编码为序列110011.该序列在进行循环前缀操作时前缀和后缀相同,因此对于原始序列001111可以完全避免该错误.图2 循环前缀错误去除示例虽然并不是所有的同步码都能找到一个合适组合序列完全去除循环前缀错误,但是能从有限个同步码拆分组合序列中找到最优的组合序列.本文使用贪心算法寻找拆分后最优的一个序列组合,选择原则是序列经过循环前缀处理后,具有的错误最少且信号功率尽可能大,优化方案主要流程如下:(1)将ZigBee数据封装成能被ZigBee设备识别的时域波形.对ZigBee数据进行前导码检测,得到数据的同步码.假设6位同步码Sym

10、的序列如下所示:(2)对得到的数据同步码进行拆分,枚举并记录下所有可能出现的序列情况.并对每个序列进行标注,假设得到n个同步码S(kn)组成的序列C(n)如下所示.(3)编码所有序列形成的有限个同步码组合,使用贪心算法筛选所有组合中最优的序列用于数据的发送.具体步骤如下:(a)对每个序列进行CP处理,得到处理后的序列R(kn)和功率P(kn),分别如式(6)和(7)所示,其中N为符号长度,L为使用CP部分的长度.(b)将得到的R(kn)和P(kn)分别与初始同步码进行对比,获得处理后序列的CP错误差序列CC(n)和功率差序列PC(n)分别如式(8)和(9)所示,其中CP(kn)表示各序列具有的

11、CP错误与原始序列的差值,P(kn)表示处理后序列的功率与原始序列的差值.选用CP(kn)尽可能小与P(kn)尽可能大的序列用于发送.(4)ZigBee接收器根据编码表进行同步码还原,解码得到原始的ZigBee帧.5 实验评估本文对优化系统进行了实验验证,实验环境为走廊环境,使用了装载有Atheros AR2425无线网卡的笔记本作为发射器,RF-CC2430节点作为接收器.如图3所示.为了保证实验的可靠性,本文取10次实验的平均值作为实验结果,每次实验一共发送100个数据帧,并把实验结果与另一种跨网通信技术FreeBee系统作对比.实验主要测定系统的性能指标为帧接收率(FRR)和符号错误率(

12、SER).图3 实验设备及实验环境图图4、图5分别表示了在不同传输次数下WEBee系统与优化系统的FRR和SER对比直方图.由图可得,相同条件下,优化系统的性能都优于WEBee系统,单次传输下FRR提高了8.1%,且SER减少了0.9%.实验证明系统性能得到明显的提高.图4 系统FRR对比图图5 系统SER对比图本文测定了走廊单次传输时不同传输距离的系统FRR与SER,实验结果如图6和图7所示.由图可得,传输距离为2m10m,优化系统在走廊可以实现高于56.4%的FRR以及低于2.6%的SER,均优于相同条件下的WEBee系统和FreeBee系统.图6 走廊单次传输系统FRR对比图图7 走廊单

13、次传输系统SER对比图在以上的实验中,实验环境皆为静态环境.为了保证实验准确性和可靠性,本文固定接收器的位置,保持收发器之间的距离不变,通过改变发射器的移动速度,在动态环境下测量计算走廊环境中系统单次传输的FRR,实验结果如图8所示.由图可知,在不同的移动速率下,系统的FRR基本保持不变,该实验证明了动态环境对优化系统基本不会产生影响.图8 不同速率下走廊单次传输系统FRR对比图考虑到多径效应对通信的影响,本文让不同人数的志愿者在信道之间来回走动,以此设置了一个多径效应较强的环境进行实验测定系统的性能.本文在不改变传输距离的情况,通过改变发射器与接收器之间的行走人数反映多径效应的强弱,测量单次

14、传输下走廊环境中不同多径效应系统FRR与SER,实验结果如图9和图10所示.图9 不同人数下走廊单次传输系统FRR对比图图10 不同人数下走廊单次传输系统SER对比图由图可得,多径效应会较为显著地影响系统的性能,在相同条件下,优化系统的FRR与SER都仍要优于原始WEBee系统,实验证明优化系统在多径较为丰富的环境下仍能正常工作,性能相比原系统得到了提升.6 总结本文对分析了WEBee系统的不足,提出了一种基于循环前缀前的编码拆分优化方案,设计了优化系统,并通过实验验证优化效果.实验证明该方案可以提高系统的帧接收率和减少符号错误率.系统单次传输的帧接收率相比WEBee系统提高了的8.1%,单次传输的符号错误率由2.7%减少到1.8%.在不同传输距离以及不同多径环境的条件下,优化系统的性能都优于WEBee系统.

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