一种用于无线传感网的长码字捕获方法技术

本发明专利技术公开了一种用于无线传感网的长码字捕获方法，该方法包括以下步骤：步骤一，粗捕，将本地伪码的同步相位不确定范围由伪码周长Ｍ缩小到Ｌｎｅｗ＋１，其中Ｌｎｅｗ为对接收信号和本地伪码做均值处理的平均点数；步骤二，细捕，通过累加相关判决方法将由粗捕获得的伪码同步相位不确定范围Ｌｎｅｗ＋１精确到伪码相位同步点。本发明专利技术的捕获时间和相关器件资源是ＰＭＦ－ＦＦＴ捕获方法的１／Ｌｎｅｗ，ＦＦＴ点数是ＰＭＦ－ＦＦＴ捕获方法的１／Ｌｎｅｗ，仅在最大频偏超过ＦＦＴ的分析带宽的时候才会有一个数据周期的确认时间增加，与串行搜索频偏的捕获方法相比大大减少了捕获时间，可以在不增加主时钟频率的情况下进行ＦＦＴ的时分复用，保证ＦＦＴ的处理时钟速率与输入信号速率一致。

【技术实现步骤摘要】
专利说明本专利技术属于无线通信
，涉及。
技术介绍
无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由具有无线通信、感知及 计算能力的微型传感器节点组成的“智能”网络，它涉及多学科高度交叉、知识高度集成 的前沿热点研究领域，现已广泛应用于军事、农业、环境检测、医疗卫生、工业、智能交通等 各种领域。鉴于无线传感器网络应用的恶劣环境和IEEE802. 15. 4标准的制定，具有抗多 径衰落、抗干扰能力强、发射功率低、截获率低、保密性好等特点的直接序列扩频(Direct Sequence Speed Spectrum，DSSS)技术在无线传感器网络通信中发挥了巨大的作用和优 势。由于大多数无线传感器网络中的节点受资源、成本、功耗的限制，应用于无线传感网中 的DSSS通信需满足低资源消耗、大载波频偏、低物理层开销等要求。由于捕获部分是DSSS 的关键和资源消耗最多的模块，因此在大频偏环境下如何做到节省资源地快速捕获是非常 重要的。DSSS中的伪码捕获是基于伪码的自相关特性进行的，即当本地伪码和接收序列 的伪码完全对齐时，自相关值达到最大，而两者之间相差一个码片以上时，自相关值接近为 零。然而当存在频偏时，就算本地伪码和接收序列的伪码完全对齐，自相关值由于受到频偏 的影响可能会变得很小甚至接近为零。因此当存在频偏时，PN码的捕获不仅要搜索伪码相 位，同时还要搜索载波频偏，是一个二维的搜索过程，其搜索速度直接影响接收机的性能。目前国内外文献提出了很多快速捕获方法，主要可以分成时域捕获和频域捕获这 两方面。基于时域的方法有；1)基于滑动相关器的串行或者并行捕获；2)改进时域相关结 构，减少每次相关的冗余计算，通过实现递推关系减少运算量；3)利用辅助序列，用最大似 然估计方法求出码相位同步点，伪码相位同步捕获时间缩短了，但开销增大了 ；4)研究了 m 序列的捕获，通过本原多项式性质利用寄存器移位方法进行捕获，大大节省了开销，捕获时 间也大大减少，但是该方法抗噪性能较差。频域捕获的方法有1)利用FFT做循环相关来 完成伪码的并行匹配相关搜索，该方法的资源开销和捕获时间均有减少。然而以上这些算 法都存在同样的问题，即载波频偏搜索均需要串行搜索，因此在载波频偏较大时，这些算法 捕获均有困难，且捕获时间也很长。将时域部分匹配相关(PMF)和频域FFT处理相结合的 技术PMF-FFT能并行搜索频偏，使捕获速度大大提高，因此得到越来越多学者的研究。基于 PMF-FFT的快速捕获是一种串行搜索伪码相位，并行搜索频偏的捕获算法，当伪码相位同步 时可以用FFT —次性分析频偏，完成载波频偏纠正。PMF-FFT的捕获性能与部分相关器长 度X，部分相关器个数P以及FFT点数N的组合有关。然而针对长码字捕获，PMF-FFT所需 要的相关器单元总长度为PN码码长，FFT的点数也随之相应增加，资源消耗太大，不能直接 应用于无线传感器网络中。因此，针对无线传感器网络的资源受限问题，设计一种能满足无线传感器网络应 用需求的长码字通信的快速捕获方法已成为本领域技术人员亟待解决的技术课题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供，该 方法可以大大减少捕获时间、节省器件资源。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案。包括以下步骤步骤一，粗捕，将本地伪码的同步相位不确定范围由伪码周长M缩小到Lmw+1，其 中Lnrat为对接收信号和本地伪码做均值处理的平均点数；步骤二，细捕，通过累加相关判决方法将由粗捕获得的伪码同步相位不确定范围 Lnew+1精确到伪码相位同步点。作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤一的详细实现过程为1)对接收信号和伪码分别进行均值处理，平均点数均为Lnrat ；2)将均值处理后的接收信号依次送入P个部分相关器中，与均值处理后的本地伪 码做相关运算，输出P个相关值；3)每次按照一定的抽取方式从P个相关值中抽取N个相关值进行FFT运算，并将 运算结果取模后保存；其中N = P/Lnew ；将Lnew次FFT运算结果的对应频率分量叠加后得到 一次频偏并行分析的结果；4)采用W段非相关累加办法将频偏并行分析的结果的对应频率分量进行叠加后 判决，选取超过门限的最大值分量为估计的频偏值，并进行频偏纠正，粗捕过程完成；若没 有超过门限的分量则返回步骤1)重新开始搜索。作为本专利技术的另一种优选方案，所述步骤二的详细实现过程为5)通过Lnew+1个累加器分别对Lnew+1个伪码同步相位进行相关累加确认，相关累 加一个数据周期长度后进行判决，选取最大值分量对应的相位为伪码相位同步点。作为本专利技术的再一种优选方案，所述长码字捕获方法还包括在搜索过程中载波最 大频偏超过FFT的分析带宽时所采用的补充方法，所述补充方法包括以下步骤A)当载波频偏超过了 FFT的分析带宽时，将载波频偏以分析带宽为单位进行分 段；B)对步骤4)所述的频偏值以分析带宽为周期进行扩展，得到ν个可能的频偏估计 值；C)利用累加器和DDS对每个可能的频偏估计值进行一个数据周期长度的相关累 加，选取累加结果为最大值分量的频偏估计值为正确的频偏值。本专利技术的有益效果在于1.本专利技术利用均值法来减小粗捕的不确定相位搜索范围，相较于PMF-FFT捕获方 法，本专利技术的捕获时间和相关器件资源是PMF-FFT捕获方法的1/Lmw ；2.本专利技术并行搜索载波频偏，在大频偏情况下搜索时间不受影响，仅在最大频偏 超过FFT的分析带宽的时候才会有一个数据周期的确认时间增加，与串行搜索频偏的捕获 方法相比，本专利技术的捕获时间已经大量减少了 ；3.本专利技术通过对部分相关器按照一定的抽取方式进行时分复用FFT模块，相对于 PMF-FFT捕获方法，本专利技术的FFT点数是PMF-FFT捕获方法的1/Ln ；44.本专利技术结合均值法和时分复用FFT模块，可以在不增加主时钟频率的情况下进 行FFT的时分复用，保证FFT的处理时钟速率与输入信号速率一致。附图说明图1为本专利技术所述的粗捕方法的原理示意图；图2为实施例二中粗捕方法的示意图；图3为本专利技术所述的补充方法的原理示意图。具体实施例方式本专利技术通过结合均值法和基于FFT的部分相关的捕获方法，提出一种能减少资源 消耗的适应大频偏的用于无线传感网的长码字捕获方法。该方法通过均值法减少模糊相位 搜索，减少相关器个数，通过时分复用FFT运算减少FFT点数，在抗频偏能力不受影响情况 下节省了资源，满足了资源、成本受限的无线传感器网络的应用要求，特别适合长码字通信 的应用。下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细说明。实施例一假设用PMF-FFT捕获时满足系统的抗频偏能力的设置为部分相关器长度为X，部 分相关器个数为P，FFT点数也为P，其中伪码码长M = XP。本实施例提供，如图1所示，该方法包括 粗捕和细捕两个部分。粗捕将伪码相位不确定范围由M(即伪码周长)缩小到L_+l (即均值法所产生的相位 不确定范围)，其具体实现步骤为1)将接收信号和伪码分别进行均值处理，均值处理的平均点数都是Lnew ；2)将均值处理后的接收信号依次送入部分相关器中，与均值处理后的伪码做相关 运算，此时每个部分相关器的长度为x/Lmw ；3)将部分相关器的相关值送入N点的FFT模块本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于无线传感网的长码字捕获方法，其特征在于，所述捕获方法包括以下步骤：步骤一，粗捕，将本地伪码的同步相位不确定范围由伪码周长Ｍ缩小到Ｌ↓［ｎｅｗ］＋１，其中Ｌ↓［ｎｅｗ］为对接收信号和本地伪码做均值处理的平均点数；步骤二，细捕，通过累加相关判决方法将由粗捕获得的伪码同步相位不确定范围Ｌ↓［ｎｅｗ］＋１精确到伪码相位同步点。

【技术特征摘要】
一种用于无线传感网的长码字捕获方法，其特征在于，所述捕获方法包括以下步骤步骤一，粗捕，将本地伪码的同步相位不确定范围由伪码周长M缩小到Lnew+1，其中Lnew为对接收信号和本地伪码做均值处理的平均点数；步骤二，细捕，通过累加相关判决方法将由粗捕获得的伪码同步相位不确定范围Lnew+1精确到伪码相位同步点。2.根据权利要求1所述的用于无线传感网的长码字捕获方法，其特征在于，所述步骤 一的详细实现过程为1)对接收信号和伪码分别进行均值处理，平均点数均为Lmw；2)将均值处理后的接收信号依次送入P个部分相关器中，与均值处理后的本地伪码做 相关运算，输出P个相关值；3)每次按照一定的抽取方式从P个相关值中抽取N个相关值进行FFT运算，并将运算 结果取模后保存；其中N = P/Lnew ；将Lnrat次FFT运算结果的对应频率分量叠加后得到一次 频偏并行分析的结果；4)采用W段非相关累加办法将频偏并行分析的结果的对应频率分量进行叠加后判决...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗炬锋，夏凌楠，林振华，付耀先，
申请(专利权)人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]