On the Performance of LoRa Chirp Modulation in the Presence of LR-FHSS Interference
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate the coexistence between two of the most common long-range wide area network (LoRaWAN) transmission schemes, i.e., LoRa chirp and long-range frequency hopping spread spectrum (LR-FHSS). We consider a system model in which LoRa chirp and LR-FHSS modulations are deployed in two overlapping terrestrial and direct-to-satellite internet of things (DtS-IoT) networks, respectively. We derive the maximum likelihood (ML) detection rule for the joint detection of the LoRa chirp and the interfering portion of LR-FHSS fragments at the terrestrial LoRa gateway (GW). Due to the high complexity of the joint ML detector, and since our focus is primarily on the detection of the LoRa chirp at the LoRa GW, we propose a filtering-based detector for the LoRa chirp which benefits from the narrowband frequency characteristics of the LR-FHSS signal as the interference. Simulation results show that the error performance of the proposed filtering-based detection for the LoRa chirp degrades by 2 dB, 1 dB, and less than 0.5 dB for SF = 7, SF = 9, and SF = 11, respectively, at bit error rate (BER) of 10−4in additive white Gaussian noise (AWGN), compared to the case when the LR-FHSS interference does not exist. Moreover, for Rayleigh fading channel conditions, the proposed filtering-based detection scheme can achieve an acceptable performance in high values of signal-to-interference ratio (SIR).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».