CN112994845A - 一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法、***及存储介质 - Google Patents

一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法、***及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法、***及存储介质，其方法包括将RTK数据进行LDPC编码，得到LDPC编码码字；将LDPC编码码字进行交织，并将交织后的LDPC编码码字进行汉明编码，得到汉明编码码字；将汉明编码码字通过LoRa数据链路进行传输；接收汉明编码码字，并对汉明编码码字进行汉明译码，得到汉明译码码字；对汉明译码码字进行解交织，并将解交织后的汉明译码码字进行LDPC译码，得到RTK数据。本发明基于LoRa广播通信和LDPC编译码结合的RTK高精度定位方法，能较好的降低多径带来的误差和运动产生的多普勒效应影响，提高LoRa传输距离，从而可以解决偏远地方无网络覆盖不能使用RTK高精度定位***的问题。

Description

一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法、***及存储 介质
技术领域
本发明涉及通信领域，具体涉及一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法、***及存储介质。
背景技术
目前高精度差分定位***由参考站，流动站两部分组成。参考站和流动站都包含数据链路。参考站的精确坐标要求已知，参考站的接收机负责估算每颗卫星的测距误差并对其生成差分校正值。然后参考站负责把差分校正值或者原始观测数据通过合适的数据链路发送给流动站处的用户接收机。而用户接收机会结合收到的差分校正值和自身的观测数据计算出精度级别更高的定位结果。
目前数据链路部分通常采用4G/NB-IOT技术，但是有些偏远地方没有4G/NB-IOT覆盖。这就限制了高精度差分定位的应用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法、***及存储介质，可以增加数据传输距离，从而可以解决偏远地方无网络覆盖不能使用RTK高精度定位***的问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，包括以下步骤，
S1，将RTK数据进行LDPC编码，得到LDPC编码码字；
S2，将所述LDPC编码码字进行交织，并将交织后的所述LDPC编码码字进行汉明编码，得到汉明编码码字；
S3，将所述汉明编码码字通过LoRa数据链路进行传输；
S4，接收所述汉明编码码字，并对所述汉明编码码字进行汉明译码，得到汉明译码码字；
S5，对所述汉明译码码字进行解交织，并将解交织后的所述汉明译码码字进行LDPC译码，得到所述RTK数据。
本发明的有益效果是：本发明基于LoRa广播通信和LDPC编译码结合的RTK高精度定位方法，采用较为先进的LDPC编译码和LoRa RF自带的汉明编译码结合的方式，能较好的解决多径带来的误差和运动产生的多普勒效应影响，提高LoRa传输距离，从而可以解决偏远地方无网络覆盖不能使用RTK高精度定位***的问题，不需要花费大量时间、金钱和空间搭建基准站和服务器；与只用LoRa的GNSS RTK定位***相比，本发明增加的LDPC编译码保证在相同传输距离的情况下降低数据链路传输数据的BER。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述S1具体为，
S11，将LDPC码的校验矩阵H通过高斯消元法变换为[IP]，同时记录列置换信息Rt；其中，I为(n-k)×(n-k)的单位阵，P为(n-k)×k的校验阵，n为LDPC码的码组比特数，k为LDPC码的信息比特数，n-k为LDPC码的校验比特数；
S12，设置监督比特为c，且cT＝P*xT；其中，x为所述RTK数据中的信息比特，c是1×(n-k)的行向量，x是1×k的行向量；
S13，根据所述监督比特c对所述RTK数据进行编码，得到初始编码码字utmp，其中，utmp＝[c|x]，utmp是1×n的行向量；
S14，根据所述列置换信息Rt取所述初始编码码字utmp对应的列元素，得到LDPC编码码字u，其中，u[Rt]＝utmp，u是1×n的行向量。
进一步，在所述S5中，将解交织后的所述汉明译码码字进行LDPC译码的具体步骤包括，
S501，设置迭代次数i＝0，设置最大迭代次数为imax；
S502，根据LDPC码的校验矩阵H计算出第i次迭代的校验和序列si；根据校验和序列si判断码字序列zi是否正确；若码字序列zi正确，则执行S511；若码字序列zi不正确，则执行S503；
S503，初始化码字序列zi中的比特j＝0；
S504，计算码字序列zi中的第j比特码字
Figure BDA0002942143390000036
对应的概率翻转的度量值
Figure BDA0002942143390000037
S505，根据度量值
Figure BDA0002942143390000039
生成满足伯努利概率分布的随机比特
Figure BDA0002942143390000038
S506，判断随机比特
Figure BDA0002942143390000032
是否等于1；若是，则根据
Figure BDA0002942143390000031
将码字序列zi中的码字
Figure BDA0002942143390000034
迭代更新为码字
Figure BDA0002942143390000033
然后执行S507，其中，
Figure BDA0002942143390000035
为模二加运算；若否，则直接执行S507；
S507，令j＝j+1；
S508，判断j≤J-1是否成立，其中，J为码字序列zi中的比特总数；若是，则跳转执行S504；若否，则执行S509；
S509，令i＝i+1；
S510，判断i＜imax是否成立；若是，则跳转执行S502；若否，则执行S511；
S511，停止LDPC译码，输出码字序列zi。
采用上述进一步方案的有益效果是：本发明采取基于概率翻转的译码算法，提高了译码算法性能，可以进一步增加数据传输距离。
进一步，在所述S502中，根据LDPC码的校验矩阵H计算出第i次迭代的校验和序列si的公式具体为，si＝zi*HT；其中，zi为第i次迭代的码字序列；当i＝0时，zi具体为硬比特序列；当i＞0时，zi具体为译码迭代输出的码字序列；
将计算校验和序列si的公式si＝zi*HT转换成校验和序列si的矩阵计算方程，则校验和序列si的矩阵计算方程具体为，
Figure BDA0002942143390000041
则有，
Figure BDA0002942143390000042
其中，
Figure BDA0002942143390000043
是校验和序列si中的第m个校验和元素，hm为校验矩阵H的第m行向量，m∈[0,M-1]，
Figure BDA0002942143390000044
为模二加运算，
Figure BDA0002942143390000045
为码字序列zi中的第j比特码字，hm,j为校验矩阵H的第m行第j列元素，j∈[0,J-1]，M为校验矩阵H的总行数，J为校验矩阵H的总列数，码字序列zi中的比特总数与校验矩阵H的总列数相等。
进一步，在所述S502中，根据校验和序列si判断码字序列zi是否正确的具体步骤为，
若对于0≤m≤M-1均有
Figure BDA0002942143390000046
为0，则判定码字序列zi是正确的；若对于0≤m≤M-1存在第m个校验和元素
Figure BDA0002942143390000047
不为0，则判定码字序列zi不正确。
进一步，在所述S504中，计算码字序列zi中的第j比特码字
Figure BDA0002942143390000048
对应的概率翻转的度量值
Figure BDA0002942143390000049
的公式具体为，
Figure BDA00029421433900000410
其中，y＝zi|i＝0。
进一步，在所述S505中，根据度量值
Figure BDA00029421433900000411
生成满足伯努利概率分布的随机比特
Figure BDA00029421433900000412
的公式为，
Figure BDA00029421433900000413
其中，
Figure BDA00029421433900000414
为比特翻转概率。
进一步，在所述S1中，具体将RTK数据进行二进制LDPC编码；在所述S5中，具体将解交织后的所述汉明译码码字进行二进制LDPC译码。
基于上述一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，本发明还提供了一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输***。
一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输***，包括参考站和流动站；所述参考站内设置有依次连接的参考站GNSS接收机、LDPC编码器、交织器和参考站LoRa RF；所述流动站内设置有依次连接的流动站GNSS接收机、LDPC译码器、解交织器和流动站LoRa RF；所述参考站LoRa RF与所述流动站LoRa RF通信连接；
所述参考站GNSS接收机用于接收卫星的RTK数据；
所述LDPC编码器用于将RTK数据进行LDPC编码，得到LDPC编码码字；
所述交织器用于将所述LDPC编码码字进行交织；
所述参考站LoRa RF用于并将交织后的所述LDPC编码码字进行汉明编码，得到汉明编码码字，并将所述汉明编码码字通过LoRa数据链路进行传输；
所述流动站LoRa RF用于接收从所述参考站LoRa RF传输过来的所述汉明编码码字，并对所述汉明编码码字进行汉明译码，得到汉明译码码字；
所述解交织器用于对所述汉明译码码字进行解交织；
所述LDPC译码器用于将解交织后的所述汉明译码码字进行LDPC译码，得到所述RTK数据；
所述流动站GNSS接收机用于接收所述LDPC译码器译码所得的所述RTK数据。
本发明的有益效果是：本发明基于LoRa广播通信和LDPC编译码结合的RTK高精度定位，采用较为先进的LDPC编译码和LoRa RF自带的汉明编译码结合的方式，能较好的降低多径带来的误差和运动产生的多普勒效应影响，提高LoRa传输距离，从而可以解决偏远地方无网络覆盖不能使用RTK高精度定位***的问题，不需要花费大量时间、金钱和空间搭建基准站和服务器；与只用LoRa的GNSS RTK定位***相比，本发明增加的LDPC编译码保证在相同传输距离的情况下降低数据链路传输数据的BER。
基于上述一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，本发明还提供了一种计算机存储介质。
一种计算机存储介质，包括至少一个指令，在所述指令被执行时实现如上述所述的基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法的步骤。
附图说明
图1为本发明一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法的流程图；
图2为二级编码框图；
图3为基于概率翻转的译码流程图；
图4为本发明一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输***的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，包括以下步骤，
S1，将RTK数据进行LDPC编码，得到LDPC编码码字；
S2，将所述LDPC编码码字进行交织，并将交织后的所述LDPC编码码字进行汉明编码，得到汉明编码码字；
S3，将所述汉明编码码字通过LoRa数据链路进行传输；
S4，接收所述汉明编码码字，并对所述汉明编码码字进行汉明译码，得到汉明译码码字；
S5，对所述汉明译码码字进行解交织，并将解交织后的所述汉明译码码字进行LDPC译码，得到所述RTK数据。
本发明采用LoRa作为数据链路的基本传输技术，解决偏远地方无4G/NB-IOT覆盖的难题，本发明采取LDPC编译码和LoRa广播通信结合的方式，进一步提高LoRa的抗多径和多普勒频偏能力，降低BER。
LoRa是一种低功耗低成本无线物理层标准，架设成本低，传输距离远，实现了低功耗和远距离的统一。高精度差分定位***使用LoRa作为数据链路技术具有非常大的优势。目前LoRa物理层采用汉明编译码，且只能从(5,4)、(6,4)、(7,4)和(8,4)四种汉明编码方式中选择一种，(n,k)汉明编码中n-k为校验比特数，k为信息比特数。(5,4)和(6,4)汉明码无纠错能力，因此为了保证译码性能，最好选择具有纠错能力的编译码方式，如(7,4)汉明码，但是(7,4)汉明码的性能不理想，导致BER高，影响传输距离。
低密度校验码(LDPC码)是一种具有前向纠错功能的分组码，具有良好的性能，其校验矩阵H只含有很少量非零元素，正是校验矩阵的这种稀疏性，保证了译码复杂度和最小码距都只随码长呈现线性增加。本发明所选的是规则校验矩阵，考虑到LDPC码的长码性能好，所以选取LDPC(n,k)时，优先选取n和k较大的校验矩阵H，比如考虑k＝2048,n＝4096的校验矩阵H。
具体的，本发明采用LDPC编译码和汉明编译码串联组成的两级编译码，如图2所示；对于编码端，RTK数据在进入LoRa RF前首先进行LDPC(4096,2048)编码和交织，然后交织后的码字数据进入LoRa RF再次进行汉明(5,4)编码；对于译码端，空口的数据首先经过接收端LoRa RF的汉明(5,4)译码，输出译码数据进行解交织和LDPC(4096,2048)译码，最终输出原始RTK数据。
在本具体实施例中：
在所述S1中，具体将RTK数据进行二进制LDPC编码；在所述S5中，具体将解交织后的所述汉明译码码字进行二进制LDPC译码。
在本具体实施例中：
所述S1具体为，
S11，将LDPC码的校验矩阵H通过高斯消元法变换为[IP]，同时记录列置换信息Rt；其中，I为(n-k)×(n-k)的单位阵，P为(n-k)×k的校验阵，n为LDPC码的码组比特数，k为LDPC码的信息比特数，n-k为LDPC码的校验比特数；
S12，设置监督比特为c，且cT＝P*xT；其中，x为所述RTK数据中的信息比特，c是1×(n-k)的行向量，x是1×k的行向量；
S13，根据所述监督比特c对所述RTK数据进行编码，得到初始编码码字utmp；其中，utmp＝[c|x]，utmp是1×n的行向量；
S14，根据所述列置换信息Rt取所述初始编码码字utmp对应的列元素，得到LDPC编码码字u，其中，u[Rt]＝utmp，u是1×n的行向量。
由于接收端LDPC译码只能采取硬判决的方式，常用的硬判决译码为比特翻转译码，译码不需要软信息，计算简单。但是，现有的比特翻转的译码算法性能较差；为此，本发明针对现有的比特翻转的译码算法做了优化，采取基于概率翻转的译码算法；基于概率翻转的译码流程(也就是在所述S5中，将解交织后的所述汉明译码码字进行LDPC译码的具体步骤)具体如图3所示：
S501，设置迭代次数i＝0，设置最大迭代次数为imax。
S502，根据LDPC码的校验矩阵H计算出第i次迭代的校验和序列si；根据校验和序列si判断码字序列zi是否正确；若码字序列zi正确，则执行S511；若码字序列zi不正确，则执行S503；
具体的，根据LDPC码的校验矩阵H计算出第i次迭代的校验和序列si的公式具体为，si＝zi*HT；其中，zi为第i次迭代的码字序列；当i＝0时，zi具体为硬比特序列；当i＞0时，zi具体为译码迭代输出的码字序列；
将计算校验和序列si的公式si＝zi*HT转换成校验和序列si的矩阵计算方程，则校验和序列si的矩阵计算方程具体为，
Figure BDA0002942143390000091
将上述矩阵计算方程进行变形则有，
Figure BDA0002942143390000092
其中，
Figure BDA0002942143390000093
是校验和序列si中的第m个校验和元素，hm为校验矩阵H的第m行向量，m∈[0,M-1]，
Figure BDA0002942143390000094
为模二加运算，
Figure BDA0002942143390000095
为码字序列zi中的第j比特码字，hm,j为校验矩阵H的第m行第j列元素，j∈[0,J-1]，M为校验矩阵H的总行数，J为校验矩阵H的总列数，码字序列zi中的比特总数与校验矩阵H的总列数相等；
进一步，根据校验和序列si判断码字序列zi是否正确的具体步骤为，
若对于0≤m≤M-1均有
Figure BDA0002942143390000096
为0，说明校验方程si＝zi*HT＝0成立，则判定码字序列zi是正确的；若对于0≤m≤M-1存在第m个校验和元素
Figure BDA0002942143390000097
不为0，则判定码字序列zi不正确。
S503，初始化码字序列zi中的比特j＝0。
S504，计算码字序列zi中的第j比特码字
Figure BDA0002942143390000098
对应的概率翻转的度量值
Figure BDA0002942143390000099
具体的，计算码字序列zi中的第j比特码字
Figure BDA00029421433900000910
对应的概率翻转的度量值
Figure BDA00029421433900000911
的公式具体为，
Figure BDA00029421433900000912
其中，y＝zi|i＝0。
S505，根据度量值
Figure BDA00029421433900000913
生成满足伯努利概率分布的随机比特
Figure BDA00029421433900000914
具体的，根据度量值
Figure BDA00029421433900000915
生成满足伯努利概率分布的随机比特
Figure BDA00029421433900000916
的公式为，
Figure BDA0002942143390000101
其中，
Figure BDA0002942143390000102
为比特翻转概率；
进一步，根据仿真结果,当校验矩阵H的列重为4，
Figure BDA0002942143390000103
Figure BDA0002942143390000104
时，比特翻转概率
Figure BDA0002942143390000105
分别为0，0.001，0.1，0.2，0.4，0.8。
S506，判断随机比特
Figure BDA0002942143390000106
是否等于1；若是，则根据
Figure BDA0002942143390000107
将码字序列zi中的码字
Figure BDA0002942143390000108
迭代更新为码字
Figure BDA0002942143390000109
然后执行S507，其中，
Figure BDA00029421433900001010
为模二加运算；若否，则直接执行S507。
S507，令j＝j+1。
S508，判断j≤J-1是否成立，其中，J为码字序列zi中的比特总数；若是，则跳转执行S504；若否，则执行S509。
S509，令i＝i+1。
S510，判断i＜imax是否成立；若是，则跳转执行S502；若否，则执行S511。
S511，停止LDPC译码，输出码字序列zi。
本发明采取基于概率翻转的译码算法，提高了译码算法性能，可以进一步增加数据传输距离。
在本发明中，利用交织器对所述LDPC编码码字进行交织，交织器按列写入，按行读出，实现交织功能；当校验矩阵H是一个2048×4096稀疏矩阵H2048,4096时，交织器的行列分别为64和64。
在本发明中，利用解交织器对所述汉明译码码字进行解交织，接收端的解交织器按行写入，按列读出，实现解交织功能；当校验矩阵H是一个2048×4096稀疏矩阵H2048,4096时,解交织器的行列分别为64和64。
广播端LoRa RF实现数据发送的功能，由于数据进入LoRa RF之前进行LDPC编码，所以LoRa RF的CR(Code Rate)设置为1，即采用(5,4)汉明编码。接收端LoRa RF实现数据接收功能，LoRa RF的CR(Code Rate)设置为1，即采用默认(5,4)汉明译码。
本发明基于LoRa广播通信和LDPC编译码结合的RTK高精度定位方法，采用较为先进的LDPC编译码和LoRa RF自带的汉明编译码结合的方式，能较好的降低多径带来的误差和运动产生的多普勒效应影响，提高LoRa传输距离，从而可以解决偏远地方无网络覆盖不能使用RTK高精度定位***的问题，不需要花费大量时间、金钱和空间搭建基准站和服务器；与只用LoRa的GNSS RTK定位***相比，本发明增加的LDPC编译码保证在相同传输距离的情况下降低数据链路传输数据的BER。
目前现有的高精度差分定位***由参考站和流动站两部分组成。参考站和流动站都包含数据链路。参考站的精确坐标要求已知，参考站的接收机负责估算每颗卫星的测距误差并对其生成差分校正值。然后参考站负责把差分校正值或者原始观测数据通过合适的数据链路发送给流动站处的用户接收机。而用户接收机会结合收到的差分校正值和自身的观测数据计算出精度级别更高的定位结果。但是由于目前数据链路部分通常采用4G/NB-IOT技术，但是有些偏远地方没有4G/NB-IOT覆盖。这就限制了高精度差分定位的应用。因此，基于上述一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，本发明还提供了一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输***。
如图4所示，一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输***，包括参考站和流动站；所述参考站内设置有依次连接的参考站GNSS接收机、LDPC编码器、交织器和参考站LoRaRF；所述流动站内设置有依次连接的流动站GNSS接收机、LDPC译码器、解交织器和流动站LoRa RF；所述参考站LoRa RF与所述流动站LoRa RF通信连接；
所述参考站GNSS接收机用于接收卫星的RTK数据；
所述LDPC编码器用于将RTK数据进行LDPC编码，得到LDPC编码码字；
所述交织器用于将所述LDPC编码码字进行交织；
所述参考站LoRa RF用于并将交织后的所述LDPC编码码字进行汉明编码，得到汉明编码码字，并将所述汉明编码码字通过LoRa数据链路进行传输；
所述流动站LoRa RF用于接收从所述参考站LoRa RF传输过来的所述汉明编码码字，并对所述汉明编码码字进行汉明译码，得到汉明译码码字；
所述解交织器用于对所述汉明译码码字进行解交织；
所述LDPC译码器用于将解交织后的所述汉明译码码字进行LDPC译码，得到所述RTK数据；
所述流动站GNSS接收机用于接收所述LDPC译码器译码所得的所述RTK数据。
本发明基于LoRa广播通信和LDPC编译码结合的RTK高精度定位，采用较为先进的LDPC编译码和LoRa RF自带的汉明编译码结合的方式，能较好的降低多径带来的误差和运动产生的多普勒效应影响，提高LoRa传输距离，从而可以解决偏远地方无网络覆盖不能使用RTK高精度定位***的问题，可以使GNSS RTK定位***经差分修正后实现厘米级定位，不需要花费大量时间、金钱和空间搭建基准站和服务器；与只用LoRa的GNSS RTK定位***相比，本发明增加的LDPC编译码保证在相同传输距离的情况下降低数据链路传输数据的BER。
采用LoRa广播通信的方式，即参考站侧的LoRa RF作为GNSS RTK定位***的广播端，而所有的流动站侧的LoRa RF则是作为GNSS RTK定位***的接收端，广播端只负责发送，接收端只负责接收。广播端和接收端的LoRa RF基本配置要一样，所述的基本配置包括频点，带宽，扩频因子，码率，前导码的长度等。
基于上述一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，本发明还提供了一种计算机存储介质。
一种计算机存储介质，包括至少一个指令，在所述指令被执行时实现如上述所述的基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法的步骤。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1，将RTK数据进行LDPC编码，得到LDPC编码码字；
S2，将所述LDPC编码码字进行交织，并将交织后的所述LDPC编码码字进行汉明编码，得到汉明编码码字；
S3，将所述汉明编码码字通过LoRa数据链路进行传输；
S4，接收所述汉明编码码字，并对所述汉明编码码字进行汉明译码，得到汉明译码码字；
S5，对所述汉明译码码字进行解交织，并将解交织后的所述汉明译码码字进行LDPC译码，得到所述RTK数据。
2.根据权利要求1所述的基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，其特征在于：所述S1具体为，
S11，将LDPC码的校验矩阵H通过高斯消元法变换为[I|P]，同时记录列置换信息Rt，其中，I为(n-k)×(n-k)的单位阵，P为(n-k)×k的校验阵，n为LDPC码的码组比特数，k为LDPC码的信息比特数，n-k为LDPC码的校验比特数；
S12，设置监督比特为c，且cT＝P*xT；其中，x为所述RTK数据中的信息比特,c是1×(n-k)的行向量，x是1×k的行向量；
S13，根据所述监督比特c对所述RTK数据进行编码，得到初始编码码字utmp，其中，utmp＝[c|x]，utmp是1×n的行向量；
S14，根据所述列置换信息Rt取所述初始编码码字utmp对应的列元素，得到LDPC编码码字u，其中，u[Rt]＝utmp，u是1×n的行向量。
3.根据权利要求1或2所述的基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，其特征在于：在所述S5中，将解交织后的所述汉明译码码字进行LDPC译码的具体步骤包括，
S501，设置迭代次数i＝0，设置最大迭代次数为imax；
S502，根据LDPC码的校验矩阵H计算出第i次迭代的校验和序列si；根据校验和序列si判断码字序列zi是否正确；若码字序列zi正确，则执行S511；若码字序列zi不正确，则执行S503；
S503，初始化码字序列zi中的比特j＝0；
S504，计算码字序列zi中的第j比特码字
Figure FDA0002942143380000021
对应的概率翻转的度量值
Figure FDA0002942143380000022
S505，根据度量值
Figure FDA0002942143380000023
生成满足伯努利概率分布的随机比特
Figure FDA0002942143380000024
S506，判断随机比特
Figure FDA0002942143380000025
是否等于1；若是，则根据
Figure FDA0002942143380000026
将码字序列zi中的码字
Figure FDA0002942143380000027
迭代更新为码字
Figure FDA0002942143380000028
然后执行S507，其中，
Figure FDA0002942143380000029
为模二加运算；若否，则直接执行S507；
S507，令j＝j+1；
S508，判断j≤J-1是否成立，其中，J为码字序列zi中的比特总数；否是，则跳转执行S504；若否，则执行S509；
S509，令i＝i+1；
S510，判断i＜imax是否成立；若是，则跳转执行S502；若否，则执行S511；
S511，停止LDPC译码，输出码字序列zi。
4.根据权利要求3所述的基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，其特征在于：在所述S502中，根据LDPC码的校验矩阵H计算出第i次迭代的校验和序列si的公式具体为，si＝zi*HT；其中，zi为第i次迭代的码字序列；当i＝0时，zi具体为硬比特序列；当i＞0时，zi具体为译码迭代输出的码字序列；
将计算校验和序列si的公式si＝zi*HT转换成校验和序列si的矩阵计算方程，则校验和序列si的矩阵计算方程具体为，
Figure FDA0002942143380000031
则有，
Figure FDA0002942143380000032
其中，
Figure FDA0002942143380000033
是校验和序列si中的第m个校验和元素元素，hm为校验矩阵H的第m行向量，m∈[0,M-1]，
Figure FDA0002942143380000034
为模二加运算，
Figure FDA0002942143380000035
为码字序列zi中的第j比特码字，hm,j为校验矩阵H的第m行第j列元素，j∈[0,J-1]，M为校验矩阵H的总行数，J为校验矩阵H的总列数，码字序列zi中的比特总数与校验矩阵H的总列数相等。
5.根据权利要求4所述的基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，其特征在于：在所述S502中，根据校验和序列si判断码字序列zi是否正确的具体步骤为，
若对于0≤m≤M-1均有
Figure FDA0002942143380000036
为0，则判定码字序列zi是正确的；若对于0≤m≤M-1存在第m个校验和元素
Figure FDA0002942143380000037
不为0，则判定码字序列zi不正确。
6.根据权利要求4所述的基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，其特征在于：在所述S504中，计算码字序列zi中的第j比特码字
Figure FDA0002942143380000038
对应的概率翻转的度量值
Figure FDA0002942143380000039
的公式具体为，
Figure FDA00029421433800000310
其中，y＝zi|i＝0。
7.根据权利要求4所述的基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，其特征在于：在所述S505中，根据度量值
Figure FDA00029421433800000311
生成满足伯努利概率分布的随机比特
Figure FDA00029421433800000312
的公式为，
Figure FDA00029421433800000313
其中，
Figure FDA00029421433800000314
为比特翻转概率。
8.根据权利要求1-2、4-7任一项所述的基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法，其特征在于：在所述S1中，具体将RTK数据进行二进制LDPC编码；在所述S5中，具体将解交织后的所述汉明译码码字进行二进制LDPC译码。
9.一种基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输***，其特征在于：包括参考站和流动站；所述参考站内设置有依次连接的参考站GNSS接收机、LDPC编码器、交织器和参考站LoRaRF；所述流动站内设置有依次连接的流动站GNSS接收机、LDPC译码器、解交织器和流动站LoRa RF；所述参考站LoRa RF与所述流动站LoRa RF通信连接；
所述参考站GNSS接收机用于接收卫星的RTK数据；
所述LDPC编码器用于将RTK数据进行LDPC编码，得到LDPC编码码字；
所述交织器用于将所述LDPC编码码字进行交织；
所述参考站LoRa RF用于并将交织后的所述LDPC编码码字进行汉明编码，得到汉明编码码字，并将所述汉明编码码字通过LoRa数据链路进行传输；
所述流动站LoRa RF用于接收从所述参考站LoRa RF传输过来的所述汉明编码码字，并对所述汉明编码码字进行汉明译码，得到汉明译码码字；
所述解交织器用于对所述汉明译码码字进行解交织；
所述LDPC译码器用于将解交织后的所述汉明译码码字进行LDPC译码，得到所述RTK数据；
所述流动站GNSS接收机用于接收所述LDPC译码器译码所得的所述RTK数据。
10.一种计算机存储介质，其特征在于：包括至少一个指令，在所述指令被执行时实现如权利要求1至8任一项所述的基于LoRa和LDPC结合的RTK数据传输方法的步骤。
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