本文主要是介绍【2】SLoRa: A Systematic Framework for Synergic Interference Resilience In LPWAN,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
这一篇基于上一篇文章,仅记录我遗忘的知识点;
以较低的成本提供可靠的符号恢复;
- 符号恢复【振幅和频率】
为了避免环境噪声并提高可靠性,我们采用信号预处理和窗口滑动算法来检测幅度变化点;
信号处理:归一化和指数化
增加振幅对比度,使模型能够更好地识别干扰
窗口滑动(wifi的振幅是比较大的)计算差异指数
差异指数:均值和方差 CTI导致差异指数激增,最大点是CTI的开始和结束。
根据振幅变化【即差异指数】将收到的LoRa信号切割成多个段; - 软解码
疑问
LoRa块的长度为SF*M位是为什么?
这篇关于【2】SLoRa: A Systematic Framework for Synergic Interference Resilience In LPWAN的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!