基于LoRa无线网络的速率自适应方法技术

本发明专利技术公开了一种基于LoRa无线网络的速率自适应方法，一种基于LoRa无线网络的速率自适应方法，包括以下步骤：步骤一、获取N帧数据的信噪比的数列；步骤二、确定计算振幅值所用S

【技术实现步骤摘要】
基于LoRa无线网络的速率自适应方法
本专利技术涉及无线网络领域。更具体地说，本专利技术涉及一种基于LoRa无线网络的速率自适应方法。
技术介绍
LoRa是LPWAN通信技术中的一种，是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。LoRa融合了数字扩频、数字信号处理和前向纠错编码技术。无线网络是物联网技术发展的重要组成部分，而网络容量又是无线网络的一个重要的性能指标。通过调节通信速率，可以减少信号空中传输时间，降低不同节点在同一信道的碰撞概率，极大的提高网络容量且减少了发送时间，降低了传感器节点功耗。另外从成本、实现难度、提升效果等方面的因素综合考虑，使用基于无线传感器网络速率调节提高网络容量是一个相对合理且易于实现的方向。目前大部分的提高无线传感器网络容量的方法都是基于特定的协议、传输机制或者是以增加丢帧率为代价。这些方法可适用性不强，对应用的协议有很强的依赖性。另一个是提高了丢帧率，重传虽然使总体数据量提高，但造成了额外的功耗消耗以及增加了节点数据在同信道碰撞的可能性。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于LoRa无线网络的速率自适应方法，利用节点到网关的信噪比作为信道质量的判断标准，针对信噪比无规则波动，提出了利用振幅值去预测信噪比波动的最差值，并提供了一种新颖有效的振幅值计算方法去评估当前信道下信噪比的波动范围，最终根据所预测的最小信噪比去选择合适的传输速率。为了实现根据本专利技术的这些目的和其它优点，提供了一种基于LoRa无线网络的速率自适应方法，包括以下步骤：步骤一、获取最近上传的N帧数据的信噪比的数列Snew：获取由节点向网关上传的最近第一帧到第N帧数据每一帧数据上传时节点到网关的信噪比，将其组成数列，得到Snew；其中，N为常数，由人工设置；步骤二、确定计算振幅值所用Snew中的最小值amminSNRNew：提取Snew中的最小值minSNRNew和第二小值sminSNRNew，分别计算其欧氏距离Dmin和Dsmin，并根据Dmin和Dsmin确定下一步计算amminSNRNew，确定amminSNRNew的方法如下：当Dmin＜Value且Dsmin＜Value时，amminSNRNew＝minSNRNew；当Dmin＞Value且Dsmin＜Value时，amminSNRNew＝sminSNRNew；当Dmin＞Value且Dsmin＞Value时，amminSNRNew＝sminSNRNew；其中，Value为常数，根据通信网络的吞吐量和传输速率的稳定性综合设置；步骤三、根据amminSNRNew计算最近上传的N帧数据的振幅值amSNRNew：提取Snew中的最大值maxSNRNew和amminSNRNew，计算amSNRNew：amSNRnew＝maxSNRNew-amminSNRNew+baseSNR其中，baseSNR为初始化参数，用于防止数据较少时带来的误判问题，2.5≤baseSNR≤10；步骤四、获取最近上传的上一个N帧数据的信噪比的数列Slast，计算最近上传的上一个N帧数据的振幅值amSNRLast：获取由节点向网关上传的最近第二帧到第N+1帧数据每一帧数据上传时节点到网关的信噪比，将其组成数列，得到Slast，并对其重复步骤二到步骤三，计算得到amSNRLast；步骤五、根据Slast计算最近上传的N帧数据的预测用最大值pmaxSNR：提取Slast中的最大值maxSNRLast和maxSNRNew，计算pmaxSNR：pmaxSNR＝(maxSNRNew-maxSNRlast)*kv+maxSNRlast步骤六、根据最近上传的N帧数据的预测用振幅值amSNR：提取amSNRNew和amSNRLast，计算amSNR：amSNR＝(amSNRNew-amSNRLast)*kv+amSNRLast其中，kv是比例因子，0.970≤kv≤0.999；步骤七、根据amSNR计算当前信道最差SNR和当前传输速率所需最小SNR之间的差值intervalSNR：参照LoRa官方的sx1301数据手册，根据当前传输速率确定当前传输速率所需最小信噪比SNRRequired，提取amSNR和pmaxSNR，计算intervalSNR：intervalSNR＝pmaxSNR–amSNR-SNRRequired步骤八、统计当前数据库中的数据集中和最近一帧数据的传输速率相等的数据帧的个数cDataFrameCount，以及节点向网关上传最近N帧数据时进行速率调节的次数adrCount，当cDataFrameCount＜N或adrCount≥3时，传输速率保持不变；当cDataFrameCount≥N且adrCount＜3时，进入下一步；步骤九、根据intervalSNR对传输速率进行调节：当intervalSNR＜3时，计算传输速率降低的级数steps：对得到的steps四舍五入取整，得到整数M，此时传输速率降低M级；当3≤intervalSNR≤7时，传输速率保持不变；当intervalSNR＞7时，传输速率提高一级。优选的是，所述的基于LoRa无线网络的速率自适应方法中，所述步骤一之前还包括对节点统计的向网关上传数据的累积上传帧数的验证，用于防止系统异常时造成的帧数统计不准确，对速率的自适应造成影响，验证过程包括以下步骤：A、提取节点向网关上传最近一帧数据FrameNew时节点统计的累积上传帧数FcntUpNew，以及节点向网关上传最近一帧数据前一帧数据FrameLast时节点统计的累积上传帧数FcntUpLast，当FcntUpNew≤FcntUpLast时，传输速率保持不变；当FcntUpNew>FcntUpLast时，对传输速率进行调节，进入下一步；B、提取系统统计的节点向网关上传数据的累积上传帧数M，当FcntUpNew＜M时，传输速率保持不变，当FcntUpNew≥M时，对传输速率进行调节，进入步骤一。优选的是，所述的基于LoRa无线网络的速率自适应方法中，所述步骤二之前还包括使用滑动平均滤波法对Snew进行处理后，得到平滑数列S′new，使用S′new进行步骤二的操作。优选的是，所述的基于LoRa无线网络的速率自适应方法中，所述步骤二中，N＝20。优选的是，所述的基于LoRa无线网络的速率自适应方法中，所述步骤四中得到Slast后，使用滑动平均滤波法对其进行处理，得到平滑数列Sl′ast，然后对Sl′ast进行重复步骤二到步骤三的操作。优选的是，所述的基于LoRa无线网络的速率自适应方法中，所述步骤四中计算欧氏距离的方法为：其中，D为数列中任一项的欧氏距离；SNR为数列中任一项的信噪比；SNRk为数列中第k项的信噪比；k为SNR为数列的项数。优选的是，所述的基于LoRa无线网络的速率自适应方法中，所述步骤五中，baseSNR＝5。优选的是，所述的基于LoRa无线网络的速率自适应方法中，所述步骤七中，kv＝0.997。本专利技术至少包括以下有益效果：本专利技术选用LoRa无线技术作为通信方式，协议方面采用LoRaWan标准协议，利用节点到网关的信噪比作为信道质量的判断标准，从而达到速率自适应的目的。本专利技术根据香农公式，通过信噪比确定最大的信道本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于LoRa无线网络的速率自适应方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取最近上传的N帧数据的信噪比的数列S

【技术特征摘要】
1.一种基于LoRa无线网络的速率自适应方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取最近上传的N帧数据的信噪比的数列Snew：获取由节点向网关上传的最近第一帧到第N帧数据每一帧数据上传时节点到网关的信噪比，将其组成数列，得到Snew；其中，N为常数，由人工设置；步骤二、确定计算振幅值所用Snew中的最小值amminSNRNew：提取Snew中的最小值minSNRNew和第二小值sminSNRNew，分别计算其欧氏距离Dmin和Dsmin，并根据Dmin和Dsmin确定下一步计算amminSNRNew，确定amminSNRNew的方法如下：当Dmin＜Value且Dsmin＜Value时，amminSNRNew＝minSNRNew；当Dmin＞Value且Dsmin＜Value时，amminSNRNew＝sminSNRNew；当Dmin＞Value且Dsmin＞Value时，amminSNRNew＝sminSNRNew；其中，Value为常数，根据通信网络的吞吐量和传输速率的稳定性综合设置；步骤三、根据amminSNRNew计算最近上传的N帧数据的振幅值amSNRNew：提取Snew中的最大值maxSNRNew和amminSNRNew，计算amSNRNew：amSNRnew＝maxSNRNew-amminSNRNew+baseSNR其中，baseSNR为初始化参数，用于防止数据较少时带来的误判问题，2.5≤baseSNR≤10；步骤四、获取最近上传的上一个N帧数据的信噪比的数列Slast，计算最近上传的上一个N帧数据的振幅值amSNRLast：获取由节点向网关上传的最近第二帧到第N+1帧数据每一帧数据上传时节点到网关的信噪比，将其组成数列，得到Slast，并对其重复步骤二到步骤三，计算得到amSNRLast；步骤五、根据Slast计算最近上传的N帧数据的预测用最大值pmaxSNR：提取Slast中的最大值maxSNRLast和maxSNRNew，计算pmaxSNR：pmaxSNR＝(maxSNRNew-maxSNRlast)*kv+maxSNRlast步骤六、根据amSNRLast计算最近上传的N帧数据的预测用振幅值amSNR：提取amSNRNew和amSNRLast，计算amSNR：amSNR＝(amSNRNew-amSNRLast)*kv+amSNRLast其中，kv是比例因子，0.970≤kv≤0.999；步骤七、根据amSNR计算当前信道最差SNR和当前传输速率所需最小SNR之间的差值intervalSNR：参照LoRa官方的sx1301数据手册，根据当前传输速率确定当前传输速率所需最小信噪比SNRRequired，提取amSNR和pmaxSNR，计算intervalSNR：intervalSNR＝pmaxSNR–amSNR-SNRRequired步骤八、统计...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨广学，
申请(专利权)人：武汉慧联无限科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42