LoRaPHY

Loraphie

La loraphy est une implémentation MATLAB complète de la couche physique LORA, y compris la modulation en bande de base, la démodulation de la bande de base, le codage et le décodage. Loraphy est organisée comme un seul fichier LoRaPHY.m pour faciliter l'utilisation (copiez-le et exécutez partout).

Ce repo est la mise en œuvre du document suivant:

Zhenqiang Xu, Pengjin Xie, Shuai Tong, Jiliang Wang. De la démodulation au décodage: vers une compréhension et une implémentation complètes de Lora phy. Transactions ACM sur les réseaux de capteurs 2022. [PDF]

L'implémentation SDR en temps réel basé sur la radio GNU est accessible via GR-LORA.

Condition préalable

Matlab> = r2019b

Composants

• Modulateur Lora
• Démodulateur Lora
• Encodeur Lora
• Décodeur Lora

Fonctionnalités prises en charge

• Démodulation SNR extrêmement faible ( -20 dB )
• Correction de dérive d'horloge
• Tous les facteurs de propagation (SF = 7,8,9,10,11,12)
• Tous les taux de code (Cr = 4 / 5,4 / 6,4 / 7,4 / 8)
• Mode d'en-tête PHY explicite / implicite
• Chèque CRC en en-tête PHY / charge utile
• Faible optimisation du débit de données (LDRO)

Usage

Git clone ce dépôt ou simplement télécharger LoRaPHY.m . Mettez votre script MATLAB, par exemple, test.m , dans le même répertoire de LoRaPHY.m . Vous trouverez ci-dessous un exemple montrant comment générer un signal LORA en bande de base valide, puis extraire les données avec le décodeur. Voir plus d'exemples dans les exemples de répertoires. (Loraphy fournit fast mode qui permet une accélération 10x par rapport ./examples/test_fast_mode.m la démodulation normale avec une petite dégradation de sensibilité.

 % 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 );

FAIRE

• Décodage de plusieurs canaux simultanément

Références

1. Zhenqiang Xu, Pengjin Xie, Jiliang Wang. Pyramide: décodage de collision LORA en temps réel avec suivi de pic. Dans les actes de l'IEEE InfoCom. 2021: 1-9.
2. Zhenqiang Xu, Shuai Tong, Pengjin Xie, Jiliang Wang. Fliplora: Résolution des collisions avec une quasi-orthogonalité. Dans les actes de IEEE Secon. 2020: 1-9.
3. Shuai Tong, Zhenqiang Xu, Jiliang Wang. Color: Activation de la réception multi-paquets à Lora. Dans les actes de l'IEEE InfoCom. 2020: 2303-2311.
4. Shuai Tong, Jiliang Wang, Yunhao Liu. Combation de collisions de paquets en utilisant une mise à l'échelle du signal non stationnaire dans les LPWAN. Dans les actes de procédures d'ACM Mobisys. 2020: 234-246.
5. Yinghui Li, Jing Yang, Jiliang Wang. Dylora: Vers le contrôle dynamique de la transmission dynamique LORA. Dans les actes de l'IEEE InfoCom. 2020: 2312-2320.
6. Qian Chen, Jiliang Wang. AlignTrack: repoussez la limite du décodage de collision LORA. Dans les actes de l'IEEE ICNP. 2021.
7. Jinyan Jiang, Zhenqiang Xu, Jiliang Wang. Rétrodiffusion Lora ambiante à longue portée avec décodage parallèle. Dans les actes de l'ACM Mobicom. 2021.
8. Shuai Tong, Zilin Shen, Yunhao Liu, Jiliang Wang. Combattre la dynamique des liens pour la connexion LORA fiable en milieu urbain. Dans les actes de l'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: Vers une communication SNR LORA ultra-low avec une démodulation améliorée par neuron. Dans les actes d'ACM Sensys. 2021.