LoRaPHY

Lorapia

Loraphy es una implementación completa de MATLAB de la capa física de Lora, que incluye modulación de banda base, demodulación de banda base, codificación y decodificación. Loraphy se organiza como un solo archivo LoRaPHY.m para facilitar el uso (copiarla y ejecutar en todas partes).

Este repositorio es la implementación del siguiente documento:

Zhenqiang Xu, Pengjin Xie, Shuai Tong, Jiliang Wang. Desde la demodulación hasta la decodificación: hacia la comprensión e implementación completa de Lora Phy. Transacciones ACM en Sensor Networks 2022. [PDF]

Se puede acceder a la implementación de SDR en tiempo real basada en la radio GNU a través de Gr-Lora.

Requisitos previos

MATLAB> = R2019B

Componentes

• Modulador de lora
• Demodulador de lora
• Codificador de lora
• Decodificador de lora

Características compatibles

• Demodulación SNR extremadamente baja ( -20 dB )
• Corrección de deriva del reloj
• Todos los factores de propagación (SF = 7,8,9,10,11,12)
• Todas las tasas de código (CR = 4/5,4/6,4/7,4/8)
• Modo de encabezado PHY explícito/implícito
• Encabezado phy/carga útil cheque CRC
• Baja optimización de la velocidad de datos (LDRO)

Uso

Git Clone este repositorio o simplemente descargue LoRaPHY.m . Coloque su script de Matlab, por ejemplo, test.m , en el mismo directorio de LoRaPHY.m . A continuación se muestra un ejemplo que muestra cómo generar una señal Lora de banda base válida y luego extraer los datos con el decodificador. Ver más ejemplos en ejemplos de directorio. (Loraphy proporciona fast mode que permite la aceleración 10x en comparación con la demodulación normal con un poco de degradación de sensibilidad. Consulte ./examples/test_fast_mode.m .)

 % test.m

rf_freq = 470e6 ;    % carrier frequency 470 MHz, used to correct clock drift
sf = 7 ;             % spreading factor SF7
bw = 125e3 ;         % bandwidth 125 kHz
fs = 1e6 ;           % sampling rate 1 MHz

phy = LoRaPHY( rf_freq , sf , bw , fs );
phy.has_header = 1 ;         % explicit header mode
phy.cr = 4 ;                 % code rate = 4/8 (1:4/5 2:4/6 3:4/7 4:4/8)
phy.crc = 1 ;                % enable payload CRC checksum
phy.preamble_len = 8 ;       % preamble: 8 basic upchirps

% Encode payload [1 2 3 4 5]
symbols = phy .encode(( 1 : 5 ) ' );
fprintf( " [encode] symbols:n " );
disp( symbols );

% Baseband Modulation
sig = phy .modulate( symbols );

% Demodulation
[ symbols_d , cfo , netid ] = phy .demodulate( sig );
fprintf( " [demodulate] symbols:n " );
disp( symbols_d );

% Decoding
[ data , checksum ] = phy .decode( symbols_d );
fprintf( " [decode] data:n " );
disp( data );
fprintf( " [decode] checksum:n " );
disp( checksum );

HACER

• Decodificar múltiples canales simultáneamente

Referencias

1. Zhenqiang Xu, Pengjin Xie, Jiliang Wang. Pyramid: decodificación de colisión Lora en tiempo real con seguimiento máximo. En Actas de IEEE Infocom. 2021: 1-9.
2. Zhenqiang Xu, Shuai Tong, Pengjin Xie, Jiliang Wang. Fliplora: resolución de colisiones con cuasi ortogonalidad hacia arriba. En Actas de IEEE Secon. 2020: 1-9.
3. Shuai Tong, Zhenqiang Xu, Jiliang Wang. Colora: habilitando la recepción de múltiples paquetes en Lora. En Actas de IEEE Infocom. 2020: 2303-2311.
4. Shuai Tong, Jiliang Wang, Yunhao Liu. Combinación de colisiones de paquetes utilizando escala de señal no estacionaria en LPWANS. En Actas de Actas de ACM Mobisys. 2020: 234-246.
5. Yinghui Li, Jing Yang, Jiliang Wang. Dylora: Hacia el control de transmisión dinámica de lora eficiente en energía. En Actas de IEEE Infocom. 2020: 2312-2320.
6. Qian Chen, Jiliang Wang. Aligntrack: empuje el límite de la decodificación de colisión Lora. En Actas de IEEE ICNP. 2021.
7. Jinyan Jiang, Zhenqiang Xu, Jiliang Wang. Retrodispersión ambiental de largo alcance con decodificación paralela. En Actas de ACM Mobicom. 2021.
8. Shuai Tong, Zilin Shen, Yunhao Liu, Jiliang Wang. Combatir la dinámica del enlace para una conexión Lora confiable en entornos urbanos. En Actas de ACM Mobicom. 2021.
9. Chenning Li, Hanqing Guo, Shuai Tong, Xiao Zeng, Zhichao Cao, Mi Zhang, Qiben Yan, Li Xiao, Jiliang Wang, Yunhao Liu. NELORA: Hacia la comunicación ultra baja snr lora con la demodulación con mayor potencia neuronal. En procedimientos de sensaciones de ACM. 2021.