一种浮动LoRa网络的动态传输控制方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种浮动LoRa网络的动态传输控制方法及系统，该方法包括步骤：LoRa网络中预设错误概率阈值，根据错误概率阈值计算最小信噪比；根据最小信噪比计算第一边界角，得出第一角度区间；计算不同拓频因子和极化角对应数据包交付率和数据速率，计算吞吐量最大值，根据吞吐量最大值提取最优极化角参数和最优拓频因子参数，最优极化角参数作为第二边界角，计算第二角度区间；根据第二角度区间计算传输周期，计算在传输周期传输数据包有效载荷。本申请根据数据包交付率和数据速率计算吞吐量最大值，找出第二角度区间，使在第二角度区间传输，提高传输效率，根据第二角度区间计算数据包有效载荷大小，数据在第二角度区间传输，防止天线姿态影响传输。防止天线姿态影响传输。防止天线姿态影响传输。

【技术实现步骤摘要】
一种浮动LoRa网络的动态传输控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及物联网
，尤其涉及一种浮动LoRa网络的动态传输控制方法及系统。

技术介绍

[0002]物联网(IoT)在包括城市和农村地区在内的陆地环境中显示出显著的发展。得益于远距离无线电(LoRa，Long Range Radio)等低功耗广域网(LPWAN)的广泛部署，最近的研究正在尝试在海洋、水库和河流等水生环境中部署物联网系统。LoRa具有覆盖范围广、可靠性高、功耗低等特点，在支持水面上装有锚的浮动节点通信方面具有巨大潜力。
[0003]然而，与陆地上的网络相比，浮动LoRa网络的链路可靠性经历了显著的降低，可能导致超过20％的数据包交付率(PDR)下降。其中的原因在于浮动节点随波浪摇摆，具有快速变化的姿态。姿态变化则会导致LoRa收发器的线极化天线之间的失准，导致高度动态的链路信噪比(SNR)和随后的数据包故障。与陆地上具有稳定极化对准的节点不同，浮动节点的天线姿态不断变化，导致链路质量不稳定，造成不可忽视的通信质量恶化。
专利技术内容
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种浮动LoRa网络的动态传输控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：预设错误概率阈值，根据所述错误概率阈值计算在不大于所述错误概率阈值的情况下，不同拓频因子参数对应的最小信噪比；根据所述最小信噪比计算不同拓频因子参数的第一边界角，根据所述第一边界角得出天线在不同拓频因子参数下对应的第一角度区间；提取所述第一角度区间内的极化角参数，所述极化角参数为第一角度区间内角度值，根据所述拓频因子参数和极化角参数计算数据包交付率和数据速率，根据所述数据包交付率和数据速率计算吞吐量，代入不同的拓频因子参数和极化角参数值，取多组参数中的吞吐量最大值；根据所述吞吐量最大值提取该吞吐量对应的最优极化角参数和最优拓频因子参数，以最优拓频因子参数作为最终使用的拓频因子参数，以最优极化角参数作为第二边界角，根据所述第二边界角计算第二角度区间；根据第二角度区间计算传输周期，计算在所述传输周期进行传输的数据包的有效载荷大小，所述数据包用于在传输周期内装载数据并进行传输。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述浮动LoRa网络的动态传输控制方法的步骤还包括数据重组，所述数据重组的步骤包括：判断接收到的数据的长度是否大于所述数据包长度，若大于，则将该数据分割为多个部分并装载在不同周期的数据包中进行传输；若不大于，则等待下次数据，将本次数据和下次数据装在至同一数据包进行传输。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，设所述错误概率阈值为P
b
、拓频因子为SF、最小信噪比为根据如下公式计算所述最小信噪比：4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算所述第一边界角的步骤包括：环境信噪比计算，接收由接收端计算的实验极化角，设所述实验信噪比为SNR
re
、实验极化角为θ
re
、环境信噪比为SNR
*
，所述环境信噪比的计算根据如下公式：SNR
*
＝SNR
re
‑
10lgsin2θ
re
；设所述第一边界角为所述第一边界角的计算根据如下公式：5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，LoRa数据包的结构包括前导码、报头和有效载荷，所述数据包交付率的计算步骤包括：分别计算前导码检测概率、报头解码概率和有效载荷解码概率，根据所述前导码检测概率、报头解码概率和有效载荷解码概率计算数据包交付率，设前导码检测概率为P
...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑霄龙，李睿楠，刘亮，马华东，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：