LoRaPHY

Loraphy

O Loraphy é uma implementação completa do MATLAB da camada física de Lora, incluindo modulação da banda base, desmodulação da banda base, codificação e decodificação. O Loraphy é organizado como um único arquivo LoRaPHY.m para facilitar o uso (copie -o e execute em todos os lugares).

Este repo é a implementação do seguinte artigo:

Zhenqiang Xu, Pengjin Xie, Shuai Tong, Jiliang Wang. Da desmodulação à decodificação: em direção a uma compreensão e implementação completa de Lora Phy. Transações ACM nas redes de sensores 2022. [PDF]

A implementação do SDR em tempo real com base no rádio GNU pode ser acessada via GR-Lora.

Pré -requisitos

MATLAB> = R2019B

Componentes

• Lora Modulator
• Lora Demodulator
• Codificador Lora
• Decodificador de Lora

Recursos suportados

• Demodulação SNR extremamente baixa ( -20 dB )
• Correção do desvio do relógio
• Todos os fatores de espalhamento (SF = 7,8,9,10,11,12)
• Todas as taxas de código (CR = 4/5,4/6,4/7,4/8)
• Modo de cabeçalho explícito/implícito
• Cabeçalho Phy/Carga Pay da CRC
• Baixa otimização da taxa de dados (LDRO)

Uso

Git clone este repositório ou apenas baixe LoRaPHY.m . Coloque seu script do MATLAB, por exemplo, test.m , no mesmo diretório de LoRaPHY.m . Abaixo está um exemplo mostrando como gerar um sinal válido de banda base lora e extrair os dados com o decodificador. Veja mais exemplos em exemplos de diretórios. (O Loraphy fornece fast mode que permite a aceleração de 10x em comparação com a desmodulação normal com uma pequena degradação da sensibilidade. Veja ./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 );

PENDÊNCIA

• Decodificar vários canais simultaneamente

Referências

1. Zhenqiang Xu, Pengjin Xie, Jiliang Wang. Pirâmide: Decodificação de colisão Lora em tempo real com rastreamento de pico. Em Anais do IEEE Infocom. 2021: 1-9.
2. Zhenqiang Xu, Shuai Tong, Pengjin Xie, Jiliang Wang. FLIPLORA: Resolvendo colisões com quase ortogonalidade de cima para baixo. Em Anais do IEEE Secon. 2020: 1-9.
3. Shuai Tong, Zhenqiang Xu, Jiliang Wang. Colora: Ativando a recepção de vários pacotes em Lora. Em Anais do IEEE Infocom. 2020: 2303-2311.
4. Shuai Tong, Jiliang Wang, Yunhao Liu. Combatendo colisões de pacotes usando escala de sinal não estacionário em LPwans. Em Anais de Anais da ACM Mobisys. 2020: 234-246.
5. Yinghui Li, Jing Yang, Jiliang Wang. Dylora: Rumo ao controle dinâmico de transmissão dinâmica eficiente da energia. Em Anais do IEEE Infocom. 2020: 2312-2320.
6. Qian Chen, Jiliang Wang. AlignTrack: empurre o limite da decodificação de colisão de Lora. Em Anais do IEEE ICNP. 2021.
7. Jinyan Jiang, Zhenqiang Xu, Jiliang Wang. Ambiente de longo alcance Lora retroespalhando com decodificação paralela. Em Anais da ACM Mobicom. 2021.
8. Shuai Tong, Zilin Shen, Yunhao Liu, Jiliang Wang. Combatendo dinâmica de links para conexão LORA confiável em ambientes urbanos. Em Anais da 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: em direção à comunicação ultra-baixa SNR Lora com a demodulação aprimorada neural. Em Anais da ACM Sensys. 2021.