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    基于擴頻通信的智能家居指令干擾抑制研究

    2021-11-17 12:37:26雷思琛
    計算機仿真 2021年9期
    關鍵詞:擴頻通信智能家居指令

    安 娜, 雷思琛

    (1.陜西科技大學鎬京學院,陜西 西安 712046;2.西安理工大學自動化與信息工程學院,陜西 西安 710048)

    1 引言

    伴隨網(wǎng)絡技術的進步,智能家居的網(wǎng)絡拓撲與數(shù)據(jù)規(guī)模越來越龐大,已經(jīng)突破傳統(tǒng)意義上的概念,并衍生出更多功能與服務[1]?,F(xiàn)代智能家居網(wǎng)絡的節(jié)點存在通信協(xié)議差異[2],并非標準的WSN網(wǎng)絡。網(wǎng)絡中的各種設備通過ISM頻段進行指令信號傳輸,網(wǎng)絡環(huán)境和家居環(huán)境復雜多變,很容易發(fā)生多徑傳輸與指令干擾等情況[3]?,F(xiàn)實應用需要實現(xiàn)一定規(guī)模的數(shù)據(jù)傳輸能力,并對指令信號做出及時響應。但在很多場合下,智能家居網(wǎng)絡由于缺乏統(tǒng)一的調(diào)度管理,指令信號傳輸很可能遭遇沖突與重傳,嚴重甚至會導致指令失效。文獻[4]設計了適用于智能家居網(wǎng)絡的CS-TDMA機制。該方案在訪問控制過程中,注重事件響應和吞吐性能,缺乏對指令干擾的本質(zhì)考慮。文獻[5]針對多徑問題設計了濾波器,并通過擴頻通信優(yōu)化譜特征。該方法主要針對信道模型均衡的優(yōu)化,雖然也考慮了多徑干擾,但是缺乏噪聲和源信號的分離。文獻[6]設計了均衡器來消除多址干擾,并采取擴頻方式實現(xiàn)信號調(diào)制。該方法在WSN通信測試中獲得了良好的系統(tǒng)均衡性與誤碼率,但是沒有在智能家居非典型WSN網(wǎng)絡場景下進行過性能測試。目前很多關于指令傳輸干擾抑制的方法都是基于WSN應用[7],真正針對于智能家居的寥寥無幾。實際應用場合中,智能家居網(wǎng)絡與WSN網(wǎng)絡存在差異,所以,本文針對智能家居網(wǎng)絡,提出并設計基于擴頻通信的指令干擾抑制方法。首先構建指令信道模型,通過模型分析可以獲取指令傳輸時網(wǎng)絡的IO參數(shù),有利于信道均衡與多徑串擾的控制。然后構建源信號反推模型,利用球化正交迭代估測出混合信號組成,最后通過擴頻技術,設計濾波器和位判決器來實現(xiàn)多址干擾的過濾,從而改善智能家居通信性能,減少誤碼率和丟包率。

    2 指令信道模型

    根據(jù)指令信道模型,能夠更好的掌握網(wǎng)絡信號IO特征。對于智能家居網(wǎng)絡而言,它是一個復雜的MIMO系統(tǒng),受帶寬和距離的限制,信道會產(chǎn)生時空變化,形成多徑傳輸情況。智能家居網(wǎng)絡信號傳輸時,由于時延的差異,參與信號處理的節(jié)點陣列會存在相應差異。假定網(wǎng)絡中任意節(jié)點包含的陣元數(shù)量為N,N為偶數(shù),且形成的徑向距離是l。則在多徑傳輸?shù)那闆r下,智能家居網(wǎng)絡的指令信號接收模型描述如下

    (1)

    (2)

    其中si(t)為多徑產(chǎn)生的傳輸損耗;T為線性調(diào)頻周期。對于多徑輸入分量i,其反轉沖擊響應描述如下

    (3)

    其中M表示多徑輸入的分量總數(shù)。在智能家居網(wǎng)絡通信過程中,指令傳輸在對信道采取適應性處理時會產(chǎn)生相應的時間延遲,于是其信道模型可以描述如下

    (4)

    f表示調(diào)制頻率;sm(t)與dm(t)分別表示在路徑m中的損耗與時延。多徑傳輸時,因為在每條路徑上消耗的時間與能量都存在區(qū)別,所以一定會存在串擾與衰減。對于任意的脈沖信號,在經(jīng)過多徑傳輸后,其載頻分量可以描述如下

    c(j)=cai(j)di(j)+n(j)

    (5)

    di(j)表示路徑i上的時延;cai(j)表示時延di(j)對應的脈沖載波;n(j)表示串擾。

    接收節(jié)點在接收到指令信號后采取解碼操作,從而確定傳輸指令。此過程對應的輸出沖擊響應描述如下

    y(t)=x(t)ej2πft

    (6)

    由于指令信號符合直達波分布,因此利用輸出響應可以對指令特征進行推導。為了更好的區(qū)分頻譜特征,引入分辨因子,得到指令特征分布如下

    (7)

    q即為分辨因子;Fy(·)是指令頻譜特征。通過頻譜特征分解,可以得到采樣輸出如下:

    (8)

    δ2為輸出統(tǒng)計的峰值。通過前述指令傳輸信道模型,可以計算得到任何智能家居網(wǎng)絡中發(fā)射節(jié)點與接收節(jié)點的多徑參數(shù)、指令傳輸衰減,以及指令特征提取,從而有利于多徑傳輸干擾的分析與抑制。

    3 源信號反推模型

    x(t)=Hs(t)+Z(t)

    (9)

    s′(t)=Gx(t)

    (10)

    s′(t)即為s(t)的推測值;G為b×a維的反推矩陣。為了反向估計源信號,在求解反推矩陣G時采取球化正交,該過程包括兩個步驟。第一步是球化處理,就是搜索得到某矩陣A,使得x′(t)=Ax(t)所有分量間滿足σ=1,同時保持非關聯(lián)。基于自然梯度,矩陣A的搜索更新如下

    A(k+1)=A(k)-Lk[x′(t)x′(t)T-I]A(k)

    (11)

    Lk代表搜索步長;I代表單位矩陣。

    第二步是正交處理,就是搜索得出某正交矩陣B,使得s′(t)=Bx′(t)所有分量間滿足σ2=1。同時保持非關聯(lián)?;谧畲蠡瘻蕜t,矩陣B的搜索計算描述為

    B(k+1)=B(k)-Lk[f′(s′(k))s′(k)T-

    s′(k)f′(s(k))]A(k)

    (12)

    通過球化正交迭代計算不斷更新矩陣A和B,同時根據(jù)G=AB更新反推矩陣。

    4 基于擴頻通信的指令干擾抑制

    當智能家居網(wǎng)絡的信道存在波動,且這種波動較為緩慢時,多徑傳輸?shù)膎組指令信號可視作2n-1組同步信號。此時基于擴頻技術的接收信號可描述如下

    (13)

    ui(t)表示接收第i組指令信號的幅值;di(t)表示位數(shù);SPi(t)表示擴頻碼。根據(jù)期望信號的關聯(lián)性設計指令信號匹配濾波器如下

    (14)

    (15)

    (16)

    判決誤差對應的協(xié)方差計算如下

    α=E{(d′-d)(d′-d)W}

    (17)

    (18)

    智能家居網(wǎng)絡通信的指令信號在傳輸過程中,主要受信道噪聲和互關聯(lián)干擾,通過反推和擴頻技術處理后,能夠?qū)邮招盘栔械年P聯(lián)成分和噪聲成分進行有效提取抑制,并優(yōu)化比特決策誤差。

    5 仿真與結果分析

    基于MATLAB2014平臺搭建智能家居網(wǎng)絡系統(tǒng),驗證通信指令干擾抑制方法的性能。仿真環(huán)境參數(shù)配置如表1所示。本文在實現(xiàn)擴頻通信時,采用QPSK調(diào)制,擴頻比為16。

    表1 實驗參數(shù)給定

    圖1為實驗模型對應的指令輸入信號。針對指令輸入信號,采用本文所提的信道模型與擴頻通信,過濾采樣源信號中的噪聲,提取指令頻譜特征,得到圖2所示的調(diào)制輸出波形??梢钥闯?,頻率在410Hz與705Hz附近時,調(diào)制輸出出現(xiàn)了顯著幅度峰值,其余頻率幅度值很小。這表明經(jīng)過擴頻之后,獲得了更好的頻譜分辨效果。

    圖1 指令信號

    圖2 調(diào)制輸出波形

    在智能家居網(wǎng)絡中,輸入信號由于存在復雜的指令干擾,使得系統(tǒng)調(diào)度分配產(chǎn)生混亂。合理有效的指令干擾抑制方法會改善信號間的耦合性,增強信號的辨識效果。為了測試方法在指令干擾抑制時對系統(tǒng)均衡效果的影響,通過仿真得到信號星座圖,利用信號星座圖來描述通信信道的均衡性。同時,采用文獻[6]方法作為對比,結果如圖3所示。

    圖3 信道均衡效果對比

    從圖1可以看出,文獻[6]方法已經(jīng)能夠較好的分離信號,星座圖中呈現(xiàn)較為明顯的信號簇。經(jīng)過(2)與(1)圖的對比可以發(fā)現(xiàn),本文方法的星座圖更加清晰且集中,不存在信號間的糾纏,輸入信號能夠被有效分離,獨立傳輸,信道均衡效果得到明顯提升。均衡效果的改變也說明了方法對多徑與碼間干擾的有效抑制,增強了信號的分辨能力。

    指令干擾會導致接收節(jié)點丟包,為了衡量基于擴頻通信的指令干擾抑制方法性能,采用丟包率(PDR)進行性能評價。PDR表示未通過校驗的報文與總報文的比值,據(jù)此關系可知,PDR值越小,表示方法的抗干擾效果越好。

    仿真過程中,通過引入持續(xù)攻擊來模擬指令干擾,得到PDR曲線如圖4所示。0~80s和260~350s兩個時間段不存在干擾,可以看出兩種方法的PDR值均低于5%,且相差較小。80~260s之間加入持續(xù)攻擊,由于指令干擾的增強,使得文獻[6]方法的PDR受到嚴重影響,上升至37%左右,而本文方法上升至15%左右,雖然較之前上升了約11%,但是仍然表現(xiàn)出良好的抗干擾性能。

    圖4 PDR曲線對比

    通過控制信噪比,模擬不同程度指令干擾情況下的誤碼率(BER),BER描述的是信號錯誤比特數(shù)的占比,BER越小,表示信號接收發(fā)生錯誤越少。仿真得到BER曲線如圖5所示。對比可以發(fā)現(xiàn),任意信噪比情況下,本文方法的BER值更小。且在信噪比增加過程中,本文方法的BER值下降速度更快。說明較文獻[6]方法指令的抗干擾性能得到明顯提升。

    圖5 BER曲線對比

    6 結束語

    針對智能家居通信系統(tǒng)存在的指令干擾問題,本文建立指令傳輸信道模型,計算得到發(fā)射節(jié)點與接收節(jié)點的指令傳輸衰減特征,有利于多徑傳輸干擾的分析與抑制。針對節(jié)點接收到的混合信號,通過反推模型估測源信號。引入擴頻技術建立接收信號模型,并設計匹配濾波器過濾信道噪聲和互關聯(lián)干擾。仿真結果表明,優(yōu)化后的信道模型能夠?qū)邮招盘栔械脑葱盘栠M行準確分離,引入擴頻通信技術后有效抑制智能家居通信中的指令干擾,并且提高通信系統(tǒng)的均衡能力。

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