О модуляции LoRa для IoT: свойства формы сигнала и спектральный анализ

On the LoRa Modulation for IoT: Waveform Properties and Spectral Analysis
Marco Chiani, Ahmed Elzanaty
2019-05-27

функции Френелямодуляция LoRaM-арная LoRaнепрерывная фазовая модуляциявзаимная корреляция сигналовдискретный и непрерывный спектрспектральный анализ
Важной техникой модуляции для Интернета вещей (IoT) является предложенная Альянсом LoRa (низкое энергопотребление, большая дальность) модуляция. В этой работе мы анализируем M-арную модуляцию LoRa во временной и частотной областях. Сначала дается описание сигнала во временной области и показано, что LoRa представляет собой безпамятную модуляцию с непрерывной фазой. Определена взаимная корреляция передаваемых форм сигналов, что доказывает, что LoRa можно считать приближенно ортогональной модуляцией лишь при больших значениях M. Затем исследуются спектральные характеристики сигнала, модулированного случайными данными, и получено закрытое выражение спектра через функции Френеля. Довольно неожиданно установлено, что у LoRa присутствуют как непрерывный, так и дискретный спектры, при этом дискретный спектр содержит ровно долю 1/M от общей мощности сигнала.
1
Получено закрытое выражение спектра для случайных данных в терминах функций Френеля.
2
Анализ взаимной корреляции показывает, что сигналы LoRa являются приближенно ортогональными только при больших M.
3
M-арная модуляция LoRa представляет собой безпамятную модуляцию непрерывной фазы во временной области.
4
Сигнал LoRa имеет как непрерывную, так и дискретную составляющие спектра.
5
Дискретная часть спектра содержит ровно долю 1/M от общей мощности сигнала.

M-арная модуляция LoRa (волновой сигнал) для IoT-коммуникаций

Временные и частотные характеристики, включая безпамятную модуляцию с непрерывной фазой, взаимную корреляцию/приблизительную ортогональность при больших M и спектральные свойства (закрытое выражение спектра через функции Френеля с непрерывной и дискретной компонентами, где дискретная доля мощности равна 1/M)

Publication Details
Publication Date
2019-05-27
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Marco Chiani
Ahmed Elzanaty
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%