【2】SLoRa: A Systematic Framework for Synergic Interference Resilience In LPWAN

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；
在这里插入图片描述

  1. 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
    在这里插入图片描述
    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；
  2. 软解码

疑问

LoRa块的长度为SF*M位是为什么？

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