一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法技术

本发明专利技术公开了一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法，方法包括以下步骤：在LoRa通信的非确认模式下根据数据传输碰撞模型，得到数据包的成功传输概率；对LoRa通信中终端节点的工作状态进行分析，得到数据传输能耗和能量效率；根据传输能耗和能量效率，通过接收灵敏度得到扩频因子、码率配置的起始参数，以所述数据包成功传输概率为限制条件，获取配置参数的阈值，并利用起始参数和阈值，对起始参数进行不断调整，得到最终扩频因子码率配置结果。本发明专利技术有益效果是：提高了LoRa网络通信中平均数据包传输成功率，同时降低了传输能耗。同时降低了传输能耗。同时降低了传输能耗。

【技术实现步骤摘要】
一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法


[0001]本专利技术涉及LoRa通信领域，尤其涉及一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法。

技术介绍

[0002]LoRa网络的物理层采用FSCM技术。数据包的数据速率、接收灵敏度、发送时间等均与扩频因子、发射功率、码率、带宽等参数有关，在LoRa网络中终端节点对各个发送参数进行不同的选择，可以带来通信参数的变化，从而影响整个网络的吞吐量、能耗等网络性能。因此为了提高网络的性能，对网络中终端节点的各个参数进行合理的选择是很有必要的。
[0003]在此前众多学者的研究中，有很多针对扩频因子的单参数分配算法；同时考虑到功耗的影响，也有针对扩频因子和发射功率的联合配置算法的研究。而除了扩频因子，码率作为其中一个参数也会影响网络中终端节点的数据发送时长和接收灵敏度，从而改变整个网络的平均数据包接收率。
[0004]在数据尽可能交付的应用场景中，往往只需要考虑上行链路的传输，不需要关注ACK信号的回传，在这种情况下网络一般采用LoRaWAN Class A非确认模式。LoRa网络中在ClassA下工作的终端节点的数据发送遵循纯ALOHA协议，因此在LoRa网络中对于某个终端节点的数据传输，与环境的噪声干扰、衰落相比，来自其他终端节点的数据包碰撞是影响此节点数据传输成功率的一个更加重要的因素。

技术实现思路

[0005]为了达到较高的网络平均数据包成功传输概率和较低的网络平均能耗，本专利技术提出一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法，该方法基于公平化扩频因子分配(Fair Spread Factor Allocation，FSFA)算法和发射功率综合分配(Integrated Transmission Power Allocation，ITPA)算法，对终端节点的扩频因子和发射功率进行了分配，从而提高了LoRa网络的平均数据包成功传输概率。
[0006]具体的，方法包括以下步骤：
[0007]S1、在LoRa通信的非确认模式下根据数据传输碰撞模型，得到数据包的成功传输概率；
[0008]S2、对LoRa通信中终端节点的工作状态进行分析，得到数据传输能耗和能量效率；
[0009]S3、根据传输能耗和能量效率，通过接收灵敏度得到扩频因子、码率配置的起始参数，以所述数据包成功传输概率为限制条件，获取配置参数的阈值，并利用起始参数和阈值，对起始参数进行不断调整，得到最终扩频因子码率配置结果。
[0010]本专利技术提供的有益效果是：提高了LoRa网络通信中平均数据包传输成功率，同时降低了传输能耗。
附图说明
[0011]图1是本专利技术方法流程示意图；
[0012]图2是一个周期内终端节点的工作状态示意图；
[0013]图3是能量效率与扩频因子、码率之间的关系示意图；
[0014]图4是数据包错误率与码率、SNR之间的关系示意图；
[0015]图5是SF_CRAllocation算法流程图；
[0016]图6是非确认模式下数据包成功传输概率与节点数目、扩频因子、码率之间的关系示意图；
[0017]图7是终端节点的起始参数分配示意图；
[0018]图8是SF_CRAllocation算法的配置结果示意图；
[0019]图9是不同算法下网络平均成功传输概率、能耗和能效的对比。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方式作进一步地描述。
[0021]请参考图1，图1是本专利技术方法流程示意图；
[0022]本专利技术提供了一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法，包括：
[0023]S1、在LoRa通信的非确认模式下根据数据传输碰撞模型，得到数据包的成功传输概率；
[0024]需要说明的是，在单网关LoRa网络中，网络的覆盖范围为以网关为中心的圆形，假设终端节点均匀分布在网关周围。
[0025]纯ALOHA接入协议的使用导致了数据包的碰撞，在LoRaWAN Class A非确认模式下，考虑扩频因子的准正交性，根据数据包发送遵循泊松分布可知，在扩频因子为s
i
∈[7,8,9,10,11,12]，码率为CR
j
∈[1,2,3,4]时，数据包的成功传输概率P
suc
(s
i
,CR
j
)表示为：
[0026][0027]其中，T
m
(s
i
,CR
j
)为当扩频因子为s
i
、码率为CR
j
时数据包的发送时间，T
total
为数据包的发送间隔，N(s
i
)为LoRa网络中扩频因子为s
i
的所有终端节点数目。
[0028]S2、对LoRa通信中终端节点的工作状态进行分析，得到数据传输能耗和能量效率模型；
[0029]需要说明的是，能耗的计算主要依赖于时间和电流电压的大小，在LoRa网络中终端节点在不同情况下消耗的电流不同，因此首先需要分析终端节点的不同工作过程，建立终端节点的能耗模型。
[0030]假设LoRa网络中终端节点的工作过程是周期性的，因此选取一个周期内的运行状态来进行下一步的分析。
[0031]任意一个终端节点根据不同的运行状态S
i
(i∈{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11})进行工作阶段的分类，一共分为11个状态，如图2所示。主要分为数据传输过程、传输准备收尾过程和休眠状态三大类：数据传输过程包括上行数据包发送状态S3、第一段等待时间S4、第
一个下行接收窗口S5、第二段等待时间S6和第二个下行接收窗口S7；传输准备收尾过程包括唤醒过程S1、无线模块准备状态S2、无线模块关闭过程S8、后续处理过程S9和序列关闭状态S
10
；休眠状态为S
11
。其中在LoRaWAN Class A非确认模式下，数据传输阶段的电流消耗与传输成功概率无关，也就意味着无论数据在信道中受到何种干扰从而导致网关无法接收到数据包，终端节点都会消耗相同大小的能量。
[0032]在一个周期内，首先终端节点处于休眠状态(S
11
)等待唤醒，在这个状态中终端节点待机休眠，电流消耗最小。终端节点需要进行数据传输时，首先会被唤醒(S1)，然后终端节点的无线发送模块做好准备进行下一步传输(S2)，接着终端节点通过无线传输模块传输数据(S3)，数据发送完毕后终端节点关闭数据发送并进入一段时间的等待(S4)，等待T
delay_1
秒后终端节点转为接收状态开启第一个接收窗口Rx1(S5)，在这段时间内终端节点可以接收来自网关的下行链路消息，之后接收窗口Rx1关闭进入下一段时间的等待(S6)，在数据发送窗口关闭的T
delay_2
(T
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、在LoRa通信的非确认模式下根据数据传输碰撞模型，得到数据包的成功传输概率；S2、对LoRa通信中终端节点的工作状态进行分析，得到数据传输能耗和能量效率；S3、根据传输能耗和能量效率，通过接收灵敏度得到扩频因子、码率配置的起始参数，以所述数据包成功传输概率为限制条件，获取配置参数的阈值，并利用起始参数和阈值，对起始参数进行不断调整，得到最终扩频因子码率配置结果。2.如权利要求1所述的一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法，其特征在于：步骤S1中，数据包的成功传输概率P
suc
(s
i
,CR
j
)表示为：其中，T
m
(s
i
,CR
j
)为当扩频因子为s
i
、码率为CR
j
时数据包的发送时间，T
total
为数据包的发送间隔，N(s
i
)为LoRa网络中扩频因子为s
i
的所有终端节点数目。3.如权利要求2所述的一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法，其特征在于：步骤S2中，所述数据传输能耗表示为：E＝[T3·
I3+(T
total
‑
T3)
·
I
11
]
·
VI3为数据包传输时的电流；T3为数据包的发送时间；I
11
为终端节点休眠时的电流；V为终端节点电压。4.如权利要求3所述的一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法，其特征在于：所述能量效率表示为：其中，n
packet
为数据包的长度；P
suc
为数据包成功传输概率；P
f
为数据包错误率；V3为某个终端节点的工作电压。5.如权利要求1所述的一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法，其特征在于：步骤S3中，得到起始参数的过程如下：分析LoRa调制过程的误码率，得到接收信噪比阈值，并进一步计算接收灵敏度和空中时间，通过对接收灵敏度和空中时间的分析对不同的扩频因子码率组合进行初步筛选，得到起始参数。6.如权利要求1所述的一种非确认模式下扩频因子和码率联合方法，其特征在于：步骤S3中，得到最终配置结果具体过程如下：S31、初始化：网络中终端节点位置固定，已知所有终端节点与网关之间的距离，根据路径损耗模型计算得到对应的路径损耗l；已知发射功耗P
tx
和14种扩频因子和码率组合对应的接收灵敏...

【专利技术属性】
技术研发人员：张帅，李艳，刘勇，
申请(专利权)人：武汉晴川学院，
类型：发明
国别省市：