【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,傳統(tǒng)的近距離通信技術(shù)在發(fā)展過程中有很多制約因素。為解決當前物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展所面臨的問題,低功耗廣域網(wǎng)(Low Power Wide Area Network,LPWAN)應運而生。Lo Ra(Long Range)作為LPWAN的代表性技術(shù),是一種傳輸距離遠,功耗低的無線通信技術(shù),可以根據(jù)用戶需求進行自主設計,應用在許多領(lǐng)域中。根據(jù)Lo Ra的特性,其傳輸數(shù)據(jù)的性能和硬件配置密切相關(guān)。在實際部署過程中,為合理配置Lo Ra物理層參數(shù)提升Lo Ra性能并提高數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量,建立硬件配置參數(shù)與評價Lo Ra性能參數(shù)間的關(guān)系至關(guān)重要。本文充分研究了物聯(lián)網(wǎng)和Lo Ra性能分析發(fā)展現(xiàn)狀,在當前已有的性能分析基礎上,結(jié)合Lo Ra硬件可配置參數(shù)特性和探索性數(shù)據(jù)分析方法,對Lo Ra性能進行研究分析。本文的Lo Ra性能研究主要針對接收到數(shù)據(jù)的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和接受信號強度(Received Signal Strength Indication,RSSI)展開。首先,根據(jù)性能分析目標要求,提出一種Lo Ra性能測試方案,對Lo Ra測試硬件和軟件進行總體設計,并選擇兩種無遮擋測試環(huán)境實現(xiàn)Lo Ra測試。其次,針對兩種測試環(huán)境的數(shù)據(jù),運用探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)進行數(shù)據(jù)預處理,再分別運用決策樹和支持向量機這兩種機器學習算法進行建模預測,提出了兩種優(yōu)化配置參數(shù)選擇的預測模型,分別建立了配置參數(shù)與SNR和RSSI之間的關(guān)系。最后,針對這兩個模型進行預測評估,模型預測準確率高,并且都可以在相應的測試環(huán)境中通過設定相關(guān)硬件配置參數(shù)達到提升Lo Ra性能的目的。通過兩種數(shù)據(jù)預測模型的建立,在未來相應環(huán)境的部署中可以按照參數(shù)配置模型對硬件進行設置,從而提升Lo Ra性能讓硬件設備得到廣泛應用。
【圖文】：

第 2 章 低功耗廣域物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)技術(shù)，具有通信距離遠和消耗功耗少的特更優(yōu)越的地方。LoRa 減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r延，，增加數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃�，減少數(shù)據(jù)架構(gòu)，終端只能和網(wǎng)關(guān)傳輸數(shù)據(jù)并且終端節(jié)個終端采用單跳方式傳輸數(shù)據(jù)。在網(wǎng)狀架進行通信而形成一個局域網(wǎng)路。與網(wǎng)狀架網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)如圖 2-1 所示。

RSSI 越小表示通信質(zhì)量越差，需要增加信號發(fā)射強度或改變其他硬件參數(shù)配置來提升 RSSI 值，RSSI 越大表示通信質(zhì)量越好。RSSI 為負數(shù)并不代表接收到的數(shù)據(jù)都為噪聲，而是一種相對值。本文在對 LoRa 性能分析過程中，LoRa 測試接收到的數(shù)據(jù)包會直接顯示 RSSI 數(shù)值，從而可以直接對數(shù)據(jù)進行提取和分析。2.4 LoRa 物聯(lián)網(wǎng)測試系統(tǒng)總體架構(gòu)根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)設計總體架構(gòu)，LoRa 的性能測試系統(tǒng)劃分為感知層、網(wǎng)絡層、應用層三部分�？傮w架構(gòu)拓撲如圖 2-3 所示，感知層主要布置的是終端，用來發(fā)送測試數(shù)據(jù)。通過在測試環(huán)境對硬件進行布置，LoRa 終端按照不同種類的硬件配置組合，周期性地對網(wǎng)關(guān)發(fā)送固定數(shù)量的數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡上傳到服務器中。服務器收到數(shù)據(jù)后會將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中。應用層可以通過瀏覽器界面調(diào)用服務器端口把當前接收到數(shù)據(jù)進行可視化展示，并實現(xiàn)對硬件進行具體參數(shù)配置等操作。
【學位授予單位】：河北工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.44;TN929.5

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