【卫星】LoRaWAN LR-FHSS直接对卫星场景分析与Matlab仿真

最新推荐文章于 2025-09-02 14:55:25 发布

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🔥 内容介绍

一、引言

在物联网蓬勃发展的当下，实现全球范围内的广泛、可靠连接成为关键目标。传统的地面通信网络虽在人口密集和基础设施完善区域表现出色，但在偏远地区、海洋、广袤的森林等区域，其覆盖能力捉襟见肘。卫星通信的介入，为打破这一连接瓶颈带来了曙光，它能够跨越地理障碍，为全球任意角落提供通信可能，低功耗广域网（LPWAN）技术与卫星通信的融合更是近年来的研究热点。其中，LoRaWAN 作为 LPWAN 技术的重要代表，凭借其远距离通信、低功耗、低成本等特性，在物联网领域得到了广泛应用。而 LR - FHSS（Long Range - Frequency Hopping Spread Spectrum，长距离跳频扩频）作为 LoRaWAN 协议规范中的新成员，为实现设备与低地球轨道（LEO）卫星的直接连接开辟了新路径，展现出巨大的应用潜力。

二、LoRaWAN 与 LR - FHSS 技术基础

2.1 LoRaWAN 技术概述

LoRaWAN 是基于 LoRa 物理层技术构建的网络协议，由 LoRa Alliance 推动发展。LoRa 采用啁啾扩频（CSS）技术，具备出色的信号传播能力，可在非授权频段运行，这大大降低了部署成本。其通信距离远，能满足多种物联网应用对覆盖范围的要求，且节点功耗低，适合由电池供电长期运行，在智能农业、环境监测、智能家居等领域广泛应用。然而，在网络容量和抗干扰性能方面，传统 LoRaWAN 在面对复杂环境和大量设备接入时存在一定局限。

2.2 LR - FHSS 技术原理与特点

LR - FHSS 是为提升 LoRaWAN 性能而引入的物理层调制技术。其核心原理是在传输过程中，将数据包分割成小块，每块约 50 毫秒长，并在定义的频率带宽上随机扩散传输。例如，在欧洲地区，其频率带宽包括 137kHz、336kHz 等。同时，它在不同频率上采用冗余物理接头，增强了对带内干扰源的调制稳健性。与传统 LoRa 相比，LR - FHSS 显著提升了网络容量，理论上可支持数以百万计的终端节点接入，有效缓解了信道拥塞问题。并且，通过跳频机制，其抗干扰能力大幅增强，特别适用于干扰复杂的卫星通信场景。

三、卫星场景特点及对通信技术的挑战

3.1 卫星场景特点

长距离传输与高路径损耗
：地面设备与卫星之间距离可达数百甚至数千公里，信号在如此长的传输路径上会经历严重的自由空间路径损耗。例如，对于 S 频段通信，当卫星与地面终端距离为 500 公里时，自由空间路径损耗可达 190dB 以上，这对信号的发射功率、接收灵敏度以及调制解调技术提出了极高要求。
多普勒效应显著
：卫星以高速绕地球运行，地面设备与卫星之间的相对运动会导致多普勒频移。如低地球轨道卫星运行速度约为 7 - 8km/s，在典型的物联网通信频段下，产生的多普勒频移可达数 kHz 甚至更高，这会使接收信号的载波频率发生偏移，严重影响信号的正确解调。
高延迟与大传播时延
：信号从地面传输到卫星再返回地面，传播时延较长。以近地轨道卫星为例，单程传播时延约为几毫秒，对于实时性要求高的应用，如某些工业控制场景，这种延迟可能带来问题。此外，卫星通信的同步机制也需要精确考虑传播时延的影响。
广覆盖与大量终端接入需求
：单颗卫星覆盖范围可达数百万平方公里，需要支持大量分布广泛的地面终端设备接入。如在智能农业应用中，一片广袤农田内可能存在成千上万个传感器节点需要与卫星通信。

3.2 对通信技术的挑战

信号衰减与恢复
：面对长距离传输带来的高路径损耗，需要通信技术具备足够的抗衰减能力，同时在接收端能够有效地恢复微弱信号。传统通信技术在这种强衰减环境下，信号误码率会急剧上升，导致通信质量严重下降。
多普勒频移补偿
：为应对显著的多普勒效应，通信系统必须具备精确的多普勒频移补偿机制，否则无法正确解调信号。这要求收发器能够实时监测频移并进行相应调整，增加了系统设计的复杂性。
延迟管理与同步
：高延迟对通信协议的设计提出挑战，需要优化数据传输机制，减少延迟对应用性能的影响。同时，精确的同步机制对于确保数据的准确接收和发送至关重要，在卫星通信场景下实现同步难度较大。
大规模终端接入管理
：广覆盖区域内大量终端接入，容易引发信道冲突，要求通信技术具备高效的多址接入和资源分配机制，以保障每个终端都能获得稳定的通信服务。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Paper title: Analysis and Simulation of LoRaWAN LR-FHSS for Direct-to-Satellite Scenario

for PL=1:length(Payload)

Payload_CRC_ToA_DR8(PL) = Header_ToA_DR8 + ceil((Payload(PL) + 2)/M)*(102/1000);

Payload_CRC_ToA_DR8_WH(PL) = ceil((Payload(PL) + 2)/M)*(102/1000);

end

🔗 参考文献

M. A. Ullah, K. Mikhaylov and H. Alves, "Analysis and Simulation of LoRaWAN LR-FHSS for Direct-to-Satellite Scenario," in IEEE Wireless Communications Letters, doi: 10.1109/LWC.2021.3135984.