无源反向散射通信系统载波频偏位置快速检测算法.pdf
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1、无源反向散射通信系统载波频偏位置快速检测算法王公仆许亚婷*许荣涛陈霞艾渤(北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044)(北京交通大学电子信息工程学院北京100044)摘要:近来无源反向散射通信技术作为绿色物联网的关键技术,引起了广泛的关注。在无源反向散射通信系统中,收发节点与反射节点的振荡器差异、相对运动以及环境变化,导致接收端和发送端存在载波频率偏移(CFO)。CFO对信号检测和系统性能有重要影响,而当前多数无源反向散射通信系统研究忽略了CFO。该文设计了一种适用于频移键控调制(FSK)的CFO快速检测方法,不需要导频就能快速有效检测出CFO是否存在并找出存在的位置。首先,根据信号在C
2、FO存在与否的不同,采用去直流后取模方法对信号进行处理,而后根据处理后的信号的特点,基于累积和(CUSUM)设计快速检测算法对载波频偏出现的位置进行检测,并对理论分析结果进行仿真验证,仿真结果表明取模检测可以有效检测出CFO出现的位置。关键词:反向散射通信;载波频偏;快速检测;物联网中图分类号:TN929.5文献标识码:A文章编号:1009-5896(2023)07-2311-06DOI:10.11999/JEIT221558A Fast Carrier Frequency Offset Position Detection Algorithm forPassive Backscatter C
3、ommunication SystemWANGGongpuXUYatingXURongtaoCHENXiaAIBo(School of Computer and Information Technology,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)(School of Electronic and Information Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)Abstract:Recently,passivebackscattercommunicatio
4、ntechnologyhasattractedextensiveattentionasonekeytechnologyforgreenInternetofThings.Inonetypicalbackscattercommunicationsystem,theremayexistCarrierFrequencyOffset(CFO)betweenthereceiverandthetransmitterduetotherelativemotionorthedifferenceinoscillatorsorenvironmentalchanges.CFOhasanimportantimpacton
5、signaldetectionandsystemperformance,butmostcurrentstudiesignoretheCFO.Inthispaper,afastCFOdetectionmethodsuitableforFrequencyShiftKeying(FSK)modulationisdesigned,whichcanquicklyandeffectivelydetectwithoutpilotswhetherthereexistsCFOandfindoutthelocationwheretheCFObegins.Specifically,thispaperdesignso
6、nedetectoramplitude-takingmethod.Next,basedonCUmulativeSUM(CUSUM)algorithmafastdetectionalgorithmisdesignedtodetectthelocationofCFO.Finally,simulationresultsareprovidedtocorroboratetheproposedstudies.ThesimulationresultsshowthatthedesigneddetectorcaneffectivelylocatethepositionwhereCFOappears.Key wo
7、rds:Backscattercommunication;Carrierfrequencyoffset;Fastdetection;Internetofthings1 引言物联网被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第3次浪潮,万物智联是未来网络的重要演进方向。近年来,物联网技术快速发展并深入应用于各个产业,例如智能交通、智能家居以及工业物联网等。无源反向散射通信技术是物联网新兴技术之一1,能让传感器摆脱电池的束缚,避免繁杂的人工维护,能降低无线传感器的成本。在无源反向散射通信系统中,由于物理环境如温度湿度的差异、收发端和反射节点的晶体振荡器精度、环境变化以及相对运动等因素的影响2,在实
8、际信号传输过程中,接收端和发送端可能存在载波频率偏移(CarrierFrequencyOffset,CFO),简称频偏。对于传统的收稿日期:2022-12-19;改回日期:2023-06-08;网络出版:2023-06-14*通信作者:许亚婷基金项目:国家重点研发计划(2021YFB3901302)FoundationItem:TheNationalKeyR&DProgramofChina(2021YFB3901302)第45卷第7期电子与信息学报Vol.45No.72023年7月JournalofElectronics&InformationTechnologyJul.2023反向散射通信系
9、统,如RFID系统,由于其传输速率低且传输时间短,所以频偏对系统性能影响不大。然而,对于新兴的无源反向散射通信系统,随着传输时间和反射速率的增加,收发和反射节点之间会产生频偏并严重影响系统性能。学术界针对载波频偏已有一系列研究。Cao等人3利用M-ary系统频率偏移的特性,提出一种无需去除数据相位的快速傅里叶变换的频率估计方法。文献4提出相邻符号相位差算法,Fatadin等人5在此基础上利用四元相移键控分区研究了16-QAM的载波频偏估计算法。Huang等人6提出了一种基于相位差分法的两级前馈频率偏移估计(FOE)算法,利用两个相邻符号间的相位差以及符号与距离的相位差分别对载波频偏进行估计。Y
10、ang等人7利用相位偏差和相应偏移距离的准线性关系以及多时间跨度估计方法,提出了一种基于扩展QPSK分区和准线性近似技术的盲前馈、低复杂度的载波频偏估计算法。Kim等人8提出先对每个重复模式进行时间跟踪,再通过比较连续重复模式的相位差来估计CFO的最大似然法。Zheng等人9提出一种基于统计直方图的频率偏移估计算法,将符号角度的聚合度为度量来测量频率偏移。对于正交频分复用(OFDM)系统,载波频偏会影响子载波的正交性,从而造成载波间干扰(ICI)并严重影响系统性能。Jayaprakash等人10利用通道对相邻的两个正交频分复用符号的相应的子载波影响相同的特性,提出基于协方差拟合准则对载波频偏进
11、行估计。目前对于载波频偏的研究都是设计估计算法,大多数频偏估计需要导频。而针对新兴的无源反向散射通信系统,在开始传输阶段没有载波频偏,而随着时间和速率增加在某一时刻开始有载波频偏。这就需要检测出频偏是否存在以及何时开始存在。针对这两个问题,本文设计了一种无需导频便能快速检测出载波频偏是否存在的方法,并能找出频偏开始的位置。本文设计的快速算法主要基于快速检测和累积和(CUmulativeSUM,CUSUM)。快速检测又称变点检测,这一问题起源于1955年,文献11提出对服从独立同分布的高斯变量的平均值的变化进行检测的过程。之后引入基于最大似然估计的方法,文献12提出对正态分布数据中的均值偏移,文
12、献13提出对泊松分布数据的速率参数的变化进行检测。Kokoszka等人14提出利用基于CUSUM的估计器对相互之间依赖的数据序列的均值的变化进行检测的方法。Na等人15基于CUSUM对时间序列模型中的参数变化进行检测。Ling等人16研究了负相关(NA)序列下变化点的CUSUM统计量,证明其极限分布为标准的布朗桥。Yu等人17研究了协方差函数存在情况下的加权CUSUM检测器的性能。Kim等人18提出一种利用迭代的CUSUM方法的二元分割算法来检测金融时间序列中的变点。本文提出的快速算法是基于CUSUM,传统CUSUM算法需要对样本数据进行全部排列,例如,样本数为N,传统CUSUM算法需要数据量
13、为N!,但本文只需要少量样本,不需要N!。即本文提出算法只是随机抽取一定数目的样本,进行少量重新排列,如N个样本重新排列多次即可,因此复杂度远远低于传统的CUSUM算法。本文主要贡献如下:首先分析推导建立了FSK调制下的反向散射通信系统数学模型,随后采用两种方法对系统接收信号模型进行特征分析,再进行去直流后取模检测,设计快速检测算法检测CFO是否存在并找出起始位置。仿真结果表明,对信号进行去直流后取模的方法可以有效检测出载波频偏存在的位置。2 系统模型考虑如图1所示的经典无源反向散射通信系统。系统由信号源、无源标签和阅读器3部分组成。h,gi,goP=A2/2假设信号源与阅读器、信号源与标签、
14、标签与阅读器之间的信道均为平坦衰落信道,分别为。标签采取FSK调制来反射信号。信号源发送功率的正弦载波c(t)=Acos(2fct+)(1)fc其中,是载波信号的频率,为初相。0,1ifiT标签采取FSK调制,即在两个不同的反射系数值之间切换,对应的比特=0,1具有不同的子载波频率,其中 为比特持续时间。0,fi=f01fi=f1假设标签发送比特“0”位对应于天线反射系数位相应的频率;比特“1”位对应于反射系数为,相应的频率。那么标签的基带反射信号可以表示为x(t)=(As0+12)+0 12N1n=0b(xn,t nT)(2)图1反向散射通信系统模型2312电子与信息学报第45卷b(i,t)
15、2其中,为占空比为50%、振幅为1、相位服从0,)的均匀分布的周期性方波b(i,t)=4+k=012k+1cos(2k+1)(2fit+),0 t T0,其他(3)将式(4)代入式(3)可以得到标签散射信号为 x(t)=(As0+12)+0 124cos(2fit+)(4)=m1ej1+m2ej2cos(2fit+)(5)其中,m1=?As0+12?,1=(As+12)(6)m2=2|0 1|,2=(0 1)(7)阅读器接收到信号源和标签反射两路信号,即y(t)=hc(t)+g0gix(t)+n(t)(8)n(t)其中,表示噪声。y(t)接收信号经过正交解调、低通滤波后可以进一步表示为y(t)
16、=A2hej1+g0gi(m1ej1+m2cos(2fit+)ej2)ej1ej2ft+n(t)(9)=m1ej1+m2cos(2fit+)ej2ej2ft+n(t)(10)其中,m1ej1=A2hej1+gogim1ej(11)(11)m2ej2=A2gogim2ej(21)(12)m1ej1 m2ej2f其中,,均为复常数,就是载波频偏。t1t2t1y(t)t2y(t)y(t)为方便进行载波频偏检测,将时间段分为两部分 和。假设在前 时间内,信号没有载波频偏,在后时间内,信号存在载波频偏。因此阅读器接收到的信号可以写为y(t)=m1ej1+m2cos(2fit1+)ej2+n(t1)+m1
17、ej1+m2cos(2fit2+)ej2ej2ft2+n(t2)(13)y(t)y1,y2y1y2如图2所示,对应地将分为前后两部分,其中为无频偏的信号,为频偏存在的信号。3 基于CUSUM的载波频偏快速检测算法快速检测又称改变点检测,检测的任务是在信号或者是时间序列的模型中,找出使模型变化的点。在一个序列或过程中,当某个统计特性(分布类型、分布参数)在某时间点受系统性因素而非偶然性因素影响发生变化,称该时间点为变点。变点识别即利用一定的统计指标或统计方法,对时间序列的状态进行观测,以便准确有效地估计变点的位置。对于数据相互独立的数据集:在某时刻,数据模型中的某一变量受到影响发生改变,从而导致
18、该模型的分布发生改变。在改变发生之前,该数据遵循一种分布,改变发生后,该数据将会遵循另外一种分布。因此,使数据集合中的分布出现差异的点就是该数据集合的变点。估计和检测变点问题的方法有累积平方和方法、迭代累积平方和方法、Bayes方法、极大似然法、局部比较法、小波分析法等。本文采用累积和图与多个引导(bootstrap)样本的方法对变点的位置进行检测。累积和的检测思路是将序列或过程中的微小的偏移量累积起来,从而起到放大偏差的作用,便于观察和检测变化,提高检测过程中微小偏移的灵敏度。该检测方法有3个要点:一是变化数据序列的顺序;二是对于变化后的多个序列来求解累积和,并通过多个引导样本来求解置信水平
19、来判断是否有变化;三是当检测到有变化时,通过求解原始数据累积和绝对值的最大值来确定变化点的位置。对于多个数据的序列检测变点的位置,CUSUM算法流程如下:X1,X2,.,Xn(1)计算原始数据(n为数据总数)的平均值X=X1+X2+Xnn(14)XiXSi,i=0,1,.,n(2)计算数据与数据的平均值之间的累积和y(t)图2待检测的信号第7期王公仆等:无源反向散射通信系统载波频偏位置快速检测算法2313S0=0(15)Si=Si1+(XiX)=im=1Xm iX(16)Sn=Sn1+(XnX)=nm=1Xm nX=0(17)(3)计算数据累积和的变化幅度的最大值和最小值Smax=maxi=0
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