基于加权效用函数的LoRa扩频因子和码率分配

针对大规模LoRa网络数据包到达率下降、能耗急剧增加的问题,提出了基于加权效用函数的LoRa扩频因子和码率分配方法。首先,建立扩频因子和码率对数据包到达率和能耗的耦合影响关系;然后,基于赏罚机制建立数据包到达率和能耗的效用函数,并以它们的加权值为目标函数,利用贪心算法进行扩频因子和码率联合分配;最后,通过遍历搜索的方法确定最优的权重系数。仿真结果表明,相比目前最新的CA-ADR算法,所提算法的网络平均数据包到达率提高了21.2%,网络平均能效提高165%。本文算法有效提高了LoRa网络的通信可靠性和终端设备的生命周期,在智慧城市、智慧农业等众多场景具有较高的应用价值。

基于隐藏终端的时隙802.15.4网络吞吐量研究

为了提高802.15.4网络吞吐量性能,设计了一种改进的节点状态转换过程,提出了一种考虑隐藏终端问题和重传的节点接入信道模型,并对模型进行分析计算。基于计算结果和信道状态模型分析,对考虑隐藏终端问题的数据碰撞概率、丢包率和网络吞吐量进行推导。最后研究了数据包到达率、退避指数和隐藏终端对网络吞吐量性能的影响。实验表明,模型较好地描述了节点接入信道过程,能够对网络吞吐量进行精准的动态分析。实验结果表明,与无重传机制的802.15.4网络相比,网络吞吐量增加了83.9%左右。与部分条件休眠的方法比较,网络吞吐量平均增加了13.3%,提出的模型能够有效提升网络吞吐量性能。