技术领域

本发明属于通信领域，具体涉及一种基于能量感知的抗干扰跨协议通信方法及系统。

背景技术

近年来，大型空调系统都使用基于ZigBee的红外控制系统，以解决单纯红外控制带来的受限于距离、角度、是否存在遮挡等缺点。这种技术利用PC端串口助手给ZigBee协调器发送指令，再将无线指令从ZigBee协调器发给ZigBee终端来控制空调风速、温度等参数的改变，摒弃了传统的遥控器。另一种方法就是PC端直接发送WiFi信号，然后在真实环境中部署一个拥有多种接入方式的网关，利用桥接技术间接完成WiFi发送端与ZigBee接收端之间的通信。但这两种技术都使用了专用设备，这将将会带来额外的硬件消耗、复杂的部署方式和额外的流量，从而可能会加剧异构网络间的干扰，致使通信效率降低。这些缺陷导致这类技术难以在普适环境中被广泛应用。

因此，在智能空调场景下，如何利用利用现代技术降低设备成本代价，实现人性化控制方式，完成异构无线网络间的连通，是智能空调系统亟需解决的严峻挑战。CTC(Cross-Technology Communication)技术避免了专用设备带来的硬件消耗和通信效率低等问题，并可以让异构无线网络(WiFi、ZigBee等)设备轻松完成通信。然而现有的CTC方法都具有同样一个问题，即都没有考虑在共存干扰(有干扰源存在)环境中进行跨协议通信，其本质在于干扰源会干扰发送端的码字发送，使码字不规律的延迟，而致使接收端难以正确解读发送端的信息。这些问题为跨协议通信技术在智能空调系统下的部署带来了严峻挑战。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于能量感知的抗干扰跨协议通信方法及系统，用以解决现有技术中有干扰源存在的情况下跨协议通信的问题。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种基于能量感知的抗干扰跨协议通信方法，包括如下步骤：

步骤1：发送端获取当前信道的信道占用率和原始数据包，根据信道占用率对原始数据包进行相关编码，获得原始编码序列，通过当前信道发送原始编码序列；

步骤2：接收端获取当前信道中的RSSI数据，将得到的RSSI数据划分为上升沿RSSI片段或下降沿RSSI片段，得到多个上升沿RSSI片段和多个下升沿RSSI片段；

步骤3：接收端获取每个上升沿RSSI片段的指纹特征，将每个上升沿RSSI片段的指纹特征分别与指纹特征阈值进行比较，剔除不满足指纹特征阈值的上升沿RSSI片段，将步骤2获得的所有下降沿RSSI片段和剔除后的所有上升沿RSSI片段进行拼接，得到解码序列；

步骤4：接收端获取当前信道的信道占用率，根据当前信道的信道占用率选择滑动窗口，在解码序列上平移滑动窗口，每平移一次计算一次平移后的滑动窗口内的解码序列与原始编码序列的相关性，直至出现连续两个滑动窗口的相关性结果均大于相关性阈值时，将滑动窗口平移一次，执行步骤5；

步骤5：接收端从滑动窗口当前所覆盖的位置进行解码获得原始数据包中的数据，所述解码包括如下子步骤：

步骤5.1：对滑动窗口当前所覆盖的解码序列和原始编码序列计算相关性，若计算出的相关性结果大于相关性阈值，则解码成功，获得原始数据包中对应的部分数据，平移一次滑动窗口后返回执行步骤5.1；

若计算出的相关性结果小于等于相关性阈值，对滑动窗口当前所覆盖的解码序列进行动态恢复，执行步骤5.2；

步骤5.2：对动态恢复后的滑动窗口当前所覆盖的解码序列和原始编码序列计算相关性，若计算出的相关性结果大于相关性阈值，则解码成功，获得原始数据包中对应的部分数据，平移一次滑动窗口后返回执行步骤5.1；若计算出的相关性结果小于等于相关性阈值，则解码失败。

进一步的，所述对滑动窗口当前所覆盖的解码序列进行动态恢复包括如下子步骤：

步骤5.1：将滑动窗口当前所覆盖的解码序列依据属于上升沿或下降沿划分成RSSI片段，得到RSSI片段集合S＝{(Length,label)，…}，length表示每个RSSI片段的片段长度，label表示标记且label∈{上升沿，下降沿}，并将S进行分成整数片段集合S

步骤5.2：对S

否则，判断S

进一步的，步骤3中指纹特征阈值包括长度阈值和能量阈值，所述长度阈值为T且T＝ref

一种基于能量感知的抗干扰跨协议通信系统，包括发送端和接收端，所述发送端用于获取当前信道的信道占用率和原始数据包，根据信道占用率对原始数据包进行相关编码，获得原始编码序列，通过当前信道发送原始编码序列；

所述接收端用于获取当前信道中的RSSI数据，将得到的RSSI数据划分为上升沿RSSI片段或下降沿RSSI片段，得到多个上升沿RSSI片段和多个下升沿RSSI片段；

还用于获取每个上升沿RSSI片段的指纹特征，将每个上升沿RSSI片段的指纹特征分别与指纹特征阈值进行比较，剔除不满足指纹特征阈值的上升沿RSSI片段，将步骤2获得的所有下降沿RSSI片段和剔除后的所有上升沿RSSI片段进行拼接，得到解码序列；

还用于获取当前信道的信道占用率，根据当前信道的信道占用率选择滑动窗口，在解码序列上平移滑动窗口，每平移一次计算一次平移后的滑动窗口内的解码序列与原始编码序列的相关性，直至出现连续两个滑动窗口的相关性结果均大于相关性阈值时，将滑动窗口平移一次；

还用于从滑动窗口当前所覆盖的位置进行解码，对滑动窗口当前所覆盖的解码序列和原始编码序列计算相关性，若计算出的相关性结果大于相关性阈值，则解码成功，获得原始数据包中的数据，平移一次滑动窗口后进行解码；若计算出的相关性结果小于等于相关性阈值，对滑动窗口当前所覆盖的解码序列进行动态恢复；对动态恢复后的滑动窗口当前所覆盖的解码序列和原始编码序列计算相关性，若计算出的相关性结果大于相关性阈值，则解码成功，获得原始数据包中的数据，平移一次滑动窗口后进行解码；若计算出的相关性结果小于等于相关性阈值，则解码失败。

进一步的，所述对滑动窗口当前所覆盖的解码序列进行动态恢复包括分割子模块和补充子模块：

所述分割子模块用于将滑动窗口当前所覆盖的解码序列依据属于上升沿或下降沿划分成RSSI片段，得到RSSI片段集合S＝{(Length,label)，…}，length表示每个RSSI片段的片段长度，label表示标记且label∈{上升沿，下降沿}，并将S进行分成整数片段集合S

所述补充子模块用于对S

进一步的，所述指纹特征阈值包括长度阈值和能量阈值，所述长度阈值为T且T＝ref

本发明与现有技术相比具有以下技术特点：

本发明利用信号源与干扰源对信道RSSI值的扰动幅度和持续时间等特征不同，提出差异性规则，进行干扰片段剔除。然后结合我们特殊的编码策略，使用动态恢复策略恢复由于干扰而延迟发送的数据包，最后利用理想与实际码字之间的互相关性来抵抗干扰，实现在共存环境中，仍可以快速稳定的动态同步与解码，且不用修改任何底层硬件和固件，具备良好的抗干扰能力。

附图说明

图1为本发明提供的从WiFi到ZigBee的跨协议通信流程图；

图2基于M序列编码自相关性原理图；

图3错一位后的M序列与原始编码序列相关性图；

图4滑动窗口解码策略原理图；

图5由于干扰而延迟的up两种错误表现；

图6本专利系统部署图；

图7轻度干扰环境(走廊)各个WiFi信道RSSI值；

图8中度干扰环境(WiFi少的实验室)各个WiFi信道RSSI值；

图9重度干扰环境(WiFi密集实验室)各个WiFi信道RSSI值；

图10干扰程度与误码率实验结果图；

图11仅依靠相关编码重新同步耗时；

图12依靠动态恢复重新同步耗时；

图13不同距离的吞吐；

图14不同距离的重新同步时间；

图15不同距离的解码准确率。

具体实施方式

在本实施例中公开了一种基于能量感知的抗干扰跨协议通信方法，包括如下步骤：

步骤1：发送端获取当前信道的信道占用率和原始数据包，根据信道占用率对原始数据包进行相关编码，获得原始编码序列；

发送端通过当前信道发送原始编码序列；

步骤2：接收端获取当前信道中的RSSI数据，将得到的RSSI数据划分为上升沿RSSI片段或下降沿RSSI片段，得到多个上升沿RSSI片段和多个下升沿RSSI片段；

步骤3：接收端获取每个上升沿RSSI片段的指纹特征，将每个上升沿RSSI片段的指纹特征分别与指纹特征阈值进行比较，剔除不满足指纹特征阈值的上升沿RSSI片段，将步骤2获得的所有下降沿RSSI片段和剔除后的所有上升沿RSSI片段进行拼接，得到解码序列；

步骤4：接收端获取当前信道的信道占用率，根据当前信道的信道占用率选择滑动窗口，在解码序列上平移滑动窗口，每平移一次计算一次平移后的滑动窗口内的解码序列与原始编码序列的相关性，直至出现连续两个滑动窗口的相关性结果均大于相关性阈值时，将滑动窗口平移一次，执行步骤5；

由于共存干扰的不确定性，我们不能保证没有干扰序列会突破编码特性并超过相关阈值。一个高相关性不足以声称已实现同步，这可能是巧合，我们将这种状态称为预同步。为确保PRComm的稳定性，只能通过两次超过两次阈值才能实现实际同步。

步骤5：接收端从滑动窗口当前所覆盖的位置进行解码获得原始数据包中的数据，所述解码包括如下子步骤：

步骤5.1：对滑动窗口当前所覆盖的解码序列和原始编码序列计算相关性，若计算出的相关性结果大于相关性阈值，则解码成功，获得原始数据包中对应的部分数据，平移一次滑动窗口后返回执行步骤5.1；其中原始数据包中对应的部分数据是指与滑动窗口当前所覆盖的解码序列对应的原始编码序列编码的数据；

若计算出的相关性结果小于等于相关性阈值，对滑动窗口当前所覆盖的解码序列进行动态恢复，执行步骤5.2；

步骤5.2：对动态恢复后的滑动窗口当前所覆盖的解码序列和原始编码序列计算相关性，若计算出的相关性结果大于相关性阈值，则解码成功，获得原始数据包中对应的部分数据，平移一次滑动窗口后返回执行步骤5.1；若计算出的相关性结果小于等于相关性阈值，则解码失败。

对动态恢复后的滑动窗口当前所覆盖的解码序列和原始编码序列计算相关性，若计算出的相关性结果大于相关性阈值，则解码成功，获得原始数据包中的数据并平移滑动窗口至下个位置后重新执行步骤5；若计算出的相关性结果小于等于相关性阈值，则解码失败。

具体的，所述对滑动窗口当前所覆盖的解码序列进行动态恢复包括如下子步骤：

步骤5.1：将滑动窗口当前所覆盖的解码序列依据属于上升沿或下降沿划分成RSSI片段，得到RSSI片段集合S＝{(Length,label)，…}，length表示每个RSSI片段的片段长度，label表示标记且label∈{上升沿，下降沿}，并将S进行分成整数片段集合S

步骤5.2：对S

否则，判断S

具体的，相关性阈值在轻度干扰时为0.9，中度干扰使用0.6作为阈值，重度干扰使用0.4。

将剔除干扰的片段结合编码策略进行恢复，我们将因为CSMA而延迟发送的定制数据包片段分两种情况分别恢复。(1)延迟情况一：up的时间恰好在整数个low后，我们的解决方法就是依靠相关性把up搬移回去。如果检测可疑码字前后两段码字都具有高相关性，那么我们有足够的理由相信它是被CSMA影响的合法码字,然后我们依据码本进行up的搬移，恢复目标序列。(2)up把完整的low切分开，导致一个low丢失，我们的解决方法是补偿机制。在遇到不完整的low时，我们先把它存下来，如果检测到一段可疑序列前后两段码字都具有高相关性，我们就试着按照码本把不完整的low添补回可疑序列，如果补偿完毕之后，可疑序列的相关性高于阈值，我们就认为可疑序列确实是我们想要发送的码字，反之则不是。

具体的，步骤1包括如下步骤：

步骤1.1：发送端获取当前信道的信道占用率和原始数据包，根据信道占用率获得环境干扰程度，所述环境干扰程度包括：轻度干扰、中度干扰和重度干扰；此步骤主要是为了评估当前环境受干扰的程度，为后续选择合适的编码方案提供基础。评判标准主要有环境中干扰设备的数量以及信道占用率。当干扰WiFi设备的数量越少，信道占用率越低时则表示干扰程度越轻，也就是信道空闲时间越多的信道会被评估为轻度干扰环境。

当有50％以上的时刻的信道占用率大于能量检测门限时，将此环境划分为重度干扰环境，当5％以下的时刻的信道占用率大于能量检测门限时，划分为轻度干扰环境，其他情况为中度干扰环境；

步骤1.2：根据环境干扰程度选择编码长度并对原始数据包进行相关编码，获得原始编码序列；

根据环境干扰程度选择N位非线性反馈移位寄存器生成一组长度为2

从中选取两段自相关性好、互相关性差的N位M序列，用其中一段序列表示原始数据包中的Symbol‘1’，另一段表示原始数据包中的Symbol‘0’，每个长度为N的Symbol代表1-bit的信息，将这两个Symbol中每一位“-1”和“1”分别记做up(上升沿)和low(下降沿)，获得原始编码序列；

步骤1.3：发送端通过当前信道发送原始编码序列；

具体的，步骤2包括如下子步骤：

步骤2.1：接收端获取当前信道中的RSSI数据，利用单一阈值的策略进行RSSI分割，若有RSSI值开始大于能量检测门限，则探测到RSSI片段的开始位置，若有RSSI值开始小于能量检测门限,则探测到RSSI片段的结束位置，获得RSSI片段序列为S＝{s

步骤2.2：对RSSI片段序列进行搜索：将第一次大于能量检测门限的位置赋值给H

具体的，步骤3中指纹特征阈值包括长度阈值和能量阈值，所述长度阈值为T且T＝ref

具体的，本发明中与原始编码序列计算相关性其实是指依次与原始编码序列的Symbol‘0’和Symbol‘1’做相关计算。

在本实施例中还公开了一种基于能量感知的抗干扰跨协议通信系统，包括发送端和接收端，所述发送端用于获取当前信道的信道占用率和原始数据包，根据信道占用率对原始数据包进行相关编码，获得原始编码序列，通过当前信道发送原始编码序列；

所述接收端用于获取当前信道中的RSSI数据，将得到的RSSI数据划分为上升沿RSSI片段或下降沿RSSI片段，得到多个上升沿RSSI片段和多个下升沿RSSI片段；

还用于获取每个上升沿RSSI片段的指纹特征，将每个上升沿RSSI片段的指纹特征分别与指纹特征阈值进行比较，剔除不满足指纹特征阈值的上升沿RSSI片段，将步骤2获得的所有下降沿RSSI片段和剔除后的所有上升沿RSSI片段进行拼接，得到解码序列；

还用于获取当前信道的信道占用率，根据当前信道的信道占用率选择滑动窗口，在解码序列上平移滑动窗口并依次计算每次平移后滑动窗口内的解码序列与原始编码序列的相关性，获取首先达到连续两个窗口的相关性结果均大于等于相关性阈值的位置记为开始位置；

还用于将滑动窗口平移至解码序列的开始位置进行解码，对滑动窗口当前所覆盖的解码序列和原始编码序列计算相关性，若计算出的相关性结果大于相关性阈值，则解码成功，获得原始数据包中的数据并平移滑动窗口至下个位置后进行解码；若计算出的相关性结果小于等于相关性阈值，则对滑动窗口当前所覆盖的解码序列进行动态恢复；

对动态恢复后的滑动窗口当前所覆盖的解码序列和原始编码序列计算相关性，若计算出的相关性结果大于相关性阈值，则解码成功，获得原始数据包中的数据并平移滑动窗口至下个位置后进行解码；若计算出的相关性结果小于等于相关性阈值，则解码失败。

具体的，所述对滑动窗口当前所覆盖的解码序列进行动态恢复包括分割子模块和补充子模块：

所述分割子模块用于将滑动窗口当前所覆盖的解码序列依据属于上升沿或下降沿划分成RSSI片段，得到RSSI片段集合S＝{(Length,label)，…}，length表示每个RSSI片段的片段长度，label表示标记且label∈{上升沿，下降沿}，并将S进行分成整数片段集合S

所述补充子模块用于对S

具体的，所述指纹特征阈值包括长度阈值和能量阈值，所述长度阈值为T且T＝ref

实施例1

本实施例中采用WiFi发送端和ZigBee接收端进行跨协议通信，提供了一种基于自相关编码的抗干扰跨协议通信方法，在商用设备上达到跨协议通信的目的，如图1所示。

在本实例中，在有少量其他WiFi干扰源的室内布置一个源WiFi信号发送设备和一台ZigBee接收设备。具体来说，WiFi平台的主要型号为一个搭载Intel-5300 AGN无线网卡的商用开发板。ZigBee节点型号是CrocsBow的MICAz cc2420，主要在TinyOS平台上完成开发测试。

以下将分别从WiFi与ZigBee两部分对参数配置进行介绍，具体细节见表1。WiFi主要选择1号信道，与ZigBee选择的11号信道重叠，进而构建一个WiFi与ZigBee的能量通信信道，这是由于频谱重叠是跨协议通信的前提，其传输功率为14dBm。

表1跨协议通信参数配置表

当开始工作，MICAz节点作为接收端以7.8KHz的默认采样率完成信道RSSI值的采集，并将这些值记录在512KB的嵌入式闪存上，当采集到足够的信道RSSI值后，通过串口将数据传输到PC端进行后续分析。并且ZigBee节点设置在11信号，和WiFi的1号信道发生重叠。另外MICAz节点的接收功率设置为0dBm，因此无需消耗更多的能量。选择当前频段为2.4GHz频段。

WiFi发送端利用分析工具InSSider查看当前2.4GHz公共频段上13个信道正在工作的干扰WiFi的数量，然后在各个信道轮询收集一段时间的RSSI。

接下来对收集到的RSSI数据进行处理。因为无线设备使用的CSMA/CA协议(带有冲突避免的载波侦听多路访问)，所以当判定当前信道有其他无线设备在工作时，其他发送端将延时一个随机时间，再发送数据包。而CCA(能量检测门限)就是判定当前信道是否有正在工作的设备的一个重要指标，CCA＝-75dBm，也就是当采集到的RSSI大于-75dBm就认为当前信道有干扰设备在工作。我们对收集到的RSSI做单一阈值判定，当有50％以上的时刻都大于-75dBm时，将此环境划分为重度干扰环境，当5％以下的时刻大于-75dBm时，划分为轻度干扰环境，其他情况为中度干扰环境。

具体的，本实施例中，在轻度、中度、重度干扰环境中N分别为4、6、8。

表2三种干扰场景的编码方式

具体的，WiFi发送端将要发送的消息(由Symbol 0,1组成)，首先结合步骤2翻译成“-1”和“1”序列，并将“1”“-1”分别记做up、low。然后在up窗口发送固定长度(270字节)数据包(50-1050)，low窗口空闲2.5us不发(1-5)。

实施例2

在本实施例中主要构建了一种基于能量感知的抗干扰跨协议通信系统，由一个WiFi发射机和一个ZigBee接收机构成进行实验验证与评估。

实验一：

为了评估此跨协议方案，我们在校园大楼中部署了原型系统。我们选择了三种程度干扰的环境：轻度干扰走廊，中度干扰实验室和重度干扰实验室，如图6所示。走廊的干扰较小如图7，(信道占用率50％)。如图9所示，系统分别检测23、38和40个AP。但是，在中度干扰实验室，图8中，仅检测到RSSI高于-75dBm的8个AP，几乎不超过-65dBm，而密集部署的实验室中有23个AP超过-75dBm。

显然，太多的无线设备使共存干扰成为一个普遍而严重的问题。因此，我们选择部署密集的实验室作为严重干扰的实验点，为中度干扰设置稀疏的房间，为轻度干扰设置室内的走廊。该实验证明本发明完全适用于各种物联网场景。

实验二：

在干扰分析实验(实验一)的基础上，本实验将详细分析本发明抗干扰性能，主要在三种干扰场景内分析只依靠相关性编码的抗干扰能力，以及加入动态解码策略后对本发明抗干扰性能影响。

(1)仅依靠相关性编码的抗干扰能力：相关编码具有一定的抗干扰能力，因此即使没有任何抗干扰措施，PRCommis仍具有较高的可靠性。我们在三种不同的干扰场景下进行实验。因此，本专利尝试将实际环境的干扰量化为不同级别，从而可以重现实际情况并验证稳定性。结果如图1,0所示，它只能依靠相关编码的特性来抵抗基本的干扰程度。在严重的干扰环境中，即使信道占用率超过50％，其他一些方法也几乎完全停止工作，但我们的方法的SER约为31.3％。在中等干扰的环境中，错误率仅为25.64％，温和度仅为2.05％。这表明相关编码在干扰环境中表现良好。

(2)加入动态解码策略后的抗干扰能力：尽管相关编码本身具有一定的抗干扰性，但在严重的干扰下，仅编码的自身特性不足以维持系统的稳定通信。在本实验中，我们基于相关编码添加了动态同步解码策略。如前所述，我们首先根据相关性动态恢复原始序列，然后在相对可靠的恢复序列上进行同步和解码。实验结果如图13所示。环境噪声对PRCommSER的影响已经下降。轻度干扰下的SER低至1.1％，中度干扰下的SER为2.75％，比单独的自相关码低89.27％。同样，严重场景SER降低了49.7％。中等干扰的解码得到了极大的改进，但严重的SER仍为15.56％。这是因为，在这些严重的干扰环境中，无线设备的部署非常密集，干扰源的数量和干扰源的能量正在迅速增加，并且干扰数据包完全覆盖了我们原来的编码，因此无法进行动态恢复。在中等干扰环境下，该错误主要是由于冲突引起的数据包延迟所致，因此可以根据相关性动态恢复。通道占用率高达50％时，可靠性仍保持在84％以上。

实验三：

图11，是不做动态同步解码，只依靠自相关编码进行同步在轻度，中度，重度干扰场景下的耗时，虽然干扰程度不同，但再同步耗时还是保持在ms级别，三种场景下的同步再恢复时间分别是，1.15ms,1.4ms,2.6ms使用动态恢复策略后，图12，再同步耗时成功降低一个数量级。因为动态同步解码策略在一定程度上复原了未发生延时的初始序列，降低干扰对包层面CTC的影响。因此，使用动态同步解码策略后的本发明，再同步耗时保持在10

实验四：

智能空调的应用场景复杂多变，WiFi与ZigBee的部署方式、本专利自身的参数等都可能改变，因此，为了满足本发明的真实实用性，本小节考虑到部署距离以对本发明的实用性进行分析。

为了符合实际需求，本文对不同的设备部署距离进行了讨论，分本发明是否可以在不同的距离中变现出优势。在此阶段，本发明部署的距离从1m到6m，每隔1m设置一个采样点，为适应轻度，中度和重度干扰场景，Symbol窗口设置为2.37ms,3.55ms,4.74ms。实验结果如图13所示，发现在不同场景下，随着距离的拉远吞吐量并没有明显的变化，但解码正确率(图15)会随着距离的变远而略微变低，其主要原因是随着距离的拉远，信号的强度会发生衰弱，致使影响信道RSSI值的能力也变弱。然而，从图13中发现，在6m范围内的整体吞吐量还是处于比较稳定的情况，再同步花费时间(图14)上下浮动不超过0.1ms，这是由于6m的范围还是处于设备发射功率的覆盖范围内。因此，我们可得出结论：在实验过程中，只要设备部署距离不超过设备自身的功率覆盖范围，本发明便可有效地完成跨协议通信。