基于LoRa的生猪体征监测系统设计与实现

为克服现有生猪体征监测模块功能单一、传输距离受限、功耗大等问题,设计一种以低功耗智能耳标为采集终端的生猪体征监测与异常诊断系统。该系统以无线微控制器为硬件核心,结合猪只体温、心率、运动感知传感器,LoRa和GPRS技术组成的无线传感网络和云服务器构建生猪体征信息采集、健康评估、异常诊断监测平台,提高生猪养殖过程的智能化管理水平。试验表明,该系统运行稳定,能够实时采集、传输、显示、查询生猪体征参数和异常行为,体温相对误差小于1%,心率相对误差小于5%,通信网络丢包率小于5%,传输距离大于3 km,行为辨识结果大于90%,满足中小型规模化生猪养殖场的实际使用需求。可为生猪异常诊断、早期疾病检测治和疫情预防提供科学依据。

LoRa扩频信道干扰与扩展性分析

为了提高LoRa通信系统节点的接入量,对LoRa通信系统的干扰及扩展性进行了详细分析。首先分析了LoRa相同扩频信道间和不同扩频信道间的干扰,得出相同扩频信道干扰严重的原因,以及不同扩频信道存在一定的干扰的情况,进而发现扩频信道间的码片间距越近干扰越严重;其次提出了一种LoRa不同扩频信道间的干扰消除算法,通过仿真验证了该算法能有效消除低扩频信道干扰的可行性;最后从理论上对LoRa原有调制解调算法进行了扩展性分析,结合LoRa技术的特点及干扰仿真结果得到LoRa技术新增扩频信道与相邻扩频信道的码片数之差大于等于128,并仿真验证了4条典型新增扩频信道的抗噪声性能、可行性,系统节点的可接入量能增加36.94%。

基于LoRa通信的无线发射台信号智能监测技术研究

为实现大面积无线发射台信号覆盖监测,有效地抵御监测过程中多径干扰和频率选择性衰减等干扰因素的影响,研究基于LoRa通信的无线发射台信号智能监测技术。在无线发射台发出信号后,转换成数字信号进行对比,识别出有效发射台信号后,通过级联型LoRa组网方式以及LoRa通信技术,将数据发送到服务器中存储,实现无线发射台信号的传输。利用循环位移因子对基带产生的Chirp信号完成调频扩频调制,扩展信号频谱,增强信号抗干扰能力以及传输可靠性,增强信号监测的效果。实验结果表明:该方法能够在距离LoRa终端设备2.5 km处依旧接收到发射台信号,丢包率为12%,能够准确地监测到无线发射台是否存在发射信号。

基于LoRa技术的ABB机器人遥操作联动系统的设计

工业机器人传统编程与控制模式受通信网线距离的影响,不便对其进行远程操作,控制灵活性差。对工业机器人远程操作联动系统进行研究,设计并研发一种基于LoRa技术的ABB机器人遥操作联动系统,选择PC机作为上位机设计人机交互界面,通过RS232、LoRa协议建立上位机与LoRa模块的通信,搭建LoRa模块与工业机器人的通信,完成工业机器人与远端工作站及数据中心的连接,实现对工业机器人的远程控制与管理。实验表明,该系统能够对ABB机器人进行远程控制与状态监控,替代人类在恶劣环境下对工业机器人进行控制管理,解放人力,提高生产效率。

一种多无人机辅助的LoRa网络节能数据采集方法

随着物联网的快速发展,低功耗广域网得到了广泛应用,其中LoRa是一个突出的代表.LoRa网络非常适用于地形不规则、蜂窝网络覆盖有限的复杂数据采集场景.然而,由于网络环境动态变化、通信需求多样化以及网关固定部署等因素,传统LoRa网络在能效和生命周期方面面临挑战,导致终端设备之间能量消耗不均衡.为了解决这些问题,本文提出了一种基于多无人机辅助的大规模LoRa网络节能数据采集方法.通过利用搭载LoRa网关的无人机,实现了对终端设备的移动“空对地”数据采集.该问题被建模为一个混合整数非凸优化问题,考虑了无人机-LoRa通信参数和无人机机载能量约束之间的耦合.为了求解这一复杂问题,引入了一系列技术对原问题进行分解,将其转化为几个子问题.所提出的方法联合优化了终端设备的通信调度策略、无人机的三维飞行轨迹和传输参数.通过利用块坐标下降法、连续凸逼近和序列线性规划方法迭代求解这些子问题,获得了高质量的次优解.优化目标是在避免多无人机碰撞并满足无人机机载能量约束的同时,最小化LoRa终端设备的数据传输能耗.在三种不同规模的LoRa网络下进行了数值仿真,评估了所提方法的性能.结果表明,与现有的固定网关方案相比,所提出的多无人机辅助方法在不同网络规模下平均提高了26.65倍的整体终端能效.此外,与固定无人机飞行路径方案相比,所提方法平均提高了6.2倍的整体终端能效.本研究突出了利用无人机移动性和多网关部署来提高大规模LoRa网络能效和延长网络生命周期的优势.所提出的方法为复杂物联网场景下的节能数据采集提供了一种有前景的解决方案,与传统的固定网关和无人机辅助方法相比具有显著的改进.

基于LoRa+5G的低成本智慧农业物联网系统设计

为提高农业生产效率,降低生产成本,并推动和促进农业现代化发展,基于LoRa与5G,提供了一种效益高、覆盖范围广的智慧农业解决方案,并设计一个低成本智慧农业物联网系统,包括信息采集系统、自动化执行系统、数据分析决策系统及信息发布系统等。同时,应用LoRa与5G通信技术来实现设备之间的远程监控与数据传输。通过用户满意度调查综合评估系统的性能与应用效果。数据表明,该系统在功能完整性、稳定性、易用性及技术支持等方面均表现出色。

基于 LoRa 的多肉植物设施环境监测系统设计

【目的】解决传统多肉植物设施环境监测存在的精度低、实时性差等问题,为设施环境参数调节和多肉植物生产管理提供有力的数据支持。【方法】基于LoRa远程无线通信技术,设计了一款多肉植物设施环境远程监测系统,该系统主要由数据采集节点、数据汇聚节点和云平台等组成,集成了STM32微控制器、温湿度传感器、显示模块和通信模块等,实现了对环境参数的采集;可通过4G无线通信模块将数据发送到云平台,实现了对多肉植物设施环境的远程监测。【结果】将系统置于多肉植物种植设施环境内和空旷地带每隔500 m进行一次测试,发现随着通信距离的增加,通信成功率和RSSI信号接收强度均呈下降趋势。但通信距离为2500 m时,两组数据的丢包率均在10%以下,符合要求。【结论】设计的监测系统能够实时采集环境参数,具有传输距离远、抗干扰能力强和可扩展性好等优点,能够满足多肉植物设施环境监测的需求。

基于蓝牙与LoRa的室内定位系统设计

针对卫星定位导航系统无法满足室内目标定位需求问题,深入研究LoRa无线通信、蓝牙定位、云服务器等技术,设计蓝牙与LoRa技术结合的室内目标定位系统,实现了对大范围区域内人员与设备目标定位与追踪功能,并开发服务器端软件,方便用户远程使用与管理,具有低成本、低功耗、高实用性的优点。

基于LoRa的粮仓环境监测系统设计

针对粮仓监测范围大、传输距离远、功耗高等问题,深入研究LoRa无线通信、传感器、云服务器等技术,设计粮仓环境监测系统,采集节点采集并发送温湿度数据至网关,网关收到数据后将其发送到物联网云平台,并使用微信小程序实现对数据的实时显示,从而实现了对粮食仓储环境的有效监测。

基于LoRa的室内无源被动定位方法研究

针对传统主动定位方式需要目标时刻携带定位设备的问题,提出了一种基于LoRa信号的室内无源被动定位方案,使用差值限幅滤波算法和高斯朴素贝叶斯算法对室内定位方案进行验证。实验结果表明,在3m范围内方案的平均预测准确率为95.6%,在保证定位精度的前提下,能以较高的准确率对目标位置进行预测。

基于LoRa通信的滚动轴承运行状态采集系统设计

滚动轴承运行环境的封闭性和应用环境的复杂性导致初期故障无法被及时发现,为了有效监测滚动轴承的运行状况,设计了一种基于Lo Ra通信的滚动轴承运行状况采集器,面向工业现场环境,通过温度传感器和振动传感器实时采集滚动轴承的温度信号和振动信号,经模拟信号处理电路处理,转换为电压信号并进行调零和放大,微控制器对电压信号进行AD转换、数据处理和报警分析,由Lo Ra通信模块将信息发送给网关,实现了设备的远程监测,为后期的大数据预测性分析提供了可靠的数据支撑。

面向智慧城市的LoRa和物联网云平台的智能充电监控系统

在智能充电监控过程中要求传感器能够正确采集数据,数据传输设备传输数据过程不受外界干扰等。基于此,提出一种面向智慧城市充电设备的LoRa智能充电监控系统。使用国产APM32中控芯片开发充电桩终端设备和网关,设备与网关的通信与数据传输模块采用LoRa模块,网关通过LoRa协议以“N叉树”模型的一对多方式实现与多个LoRa设备节点通信的功能;采用BL0939电能计量模块实时采集充电过程中的工作电压、电流、功率电能等。每个设备和网关都内置AT24C02型EEP ROM数据存储模块,可以在电力线路运行中突然停电时起到数据保护作用;选择4G模块WH-GM5作为网关无线通信模块网关与服务器通信。LoRa协议可以有效地减少同频干扰,从而提高网络的可靠性和可用性。实验验证了该系统能够满足在智慧城市、资源勘探以及其他环境下的监测需求。

基于Lora的葡萄灌溉系统设计与应用

当前我国的葡萄灌溉系统使用传统的漫灌和喷灌方式,造成了淡水资源的巨大浪费,为此本研究设计了一种葡萄灌溉决策系统,通过Lora将单片机组网,分成多个节点,建立灌溉系统,每个节点在调亏理论基础上对不同生长期的葡萄使用单片机控制灌溉,根据实时检测到的土壤湿度,自动调节实现智能灌溉。该灌溉系统可以为葡萄的高品质产出提供保障,而且节省人力物资,具有重大的实用价值。

基于LoRA模型的非遗数字化传承:以楚漆器为例

在智能化时代的浪潮下,人工智能技术逐渐渗透至各行各业,也为非物质文化遗产的保护与传承带来前所未有的新机遇。本文旨在探索人工智能在非物质文化遗产传承中的新应用。首先,梳理了人工智能赋能非物质文化遗产传承的新思路,并以楚漆器为研究对象,剖析其发展历程和艺术风格。其次,对楚漆器的资源进行了系统的数字化采集和处理,构建了一个模型训练的专用数据集。随后,利用LoRA模型成功训练出能够反映楚漆器风格特点的高效智能模型。该模型进一步被导入Stable Diffusion完成智能设计实践。通过这一系列的技术应用和创新实践,不仅为楚漆器的保护和发展开辟了新视角,同时也为非物质文化遗产的数字化传承提供了新的思路和方法 。此外,本文成果对其他非物质文化遗产的数字化传承工作同样具有一定的参考价值和借鉴意义。

基于LoRa的预制菜冷藏设备物联网终端设计

随着预制菜行业的快速发展,对其冷藏环境的远程监控与管理问题变的日益严峻。针对冷藏设备存在实时数据无法上传和配备人员值守成本高的问题,研究设计了一套基于LoRa技术的物联网监测终端,该系统的核心控制器采用STM32F429芯片,节点和网关数据传输设备采用LoRa传输模块,结合传感器采集冷藏设备的工作参数。利用LoRa模块构建星型自组网,以主机轮询方式将终端节点的数据传输至网关,经4G上传至云平台并可视化显示。实验测试了预制菜冷藏设备冷藏温湿度、环境温度以及压缩机工作电流;并测试了系统在复杂和空旷环境下的LoRa有效通信距离。结果表明,LoRa在复杂环境下通信距离为300 m,在空旷环境中能够达到500 m,该系统表现稳定可靠,能够满足预制菜冷藏设备数据监控的需求。

基于LoRa的智慧农田土壤环境监测系统研究

在信息化全面到来的时代背景下,农业生产正向着规模化、智慧化、信息化的方向发展。以西南山区特色农产品生产为研究背景,针对农田管理和农作物生长监测问题展开研究,将现代信息处理技术、传感器技术与试验田环境因素相结合,设计一种基于LoRa无线通讯技术的智慧农田土壤环境监测系统。通过对试验田土壤温湿度、土壤pH值、土壤氮磷钾浓度、电导率和光照强度等土壤环境数据进行采集、存储、处理和分析,可实现数据远程共享、土壤参数预警、辅助决策等智慧服务功能。该环境检测系统为农作物在不同阶段的生长情况提供数据支撑,进而改良试验田的土壤环境。

基于FPGA和LoRa的燃烧室振动信号无线测试装置设计

燃烧不稳定性问题可引起大幅的机械振动,严重影响发动机正常工作。为满足新型试验需求,针对传统燃烧室测试装置灵活性不足、可靠性差等问题,设计了一种基于FPGA和LoRa的燃烧室振动信号无线测试装置,以FPGA作为主控单元,将前端高速AD采集的振动传感器数据存入Flash,通过LoRa技术并结合以太网的高速运行,在PC端进行远程操控和数据处理。试验表明:该装置可以实现至少500 m开阔距离内待测燃烧室振动信号的可靠测试,工作稳定,实时性强。

MM-LoRa-Mod:一种应用于水声通信的非相干LoRa调制方案

LoRa(long-range)是一种新兴的低功耗广域网技术。面对频率选择性衰落多径信道等挑战,现有LoRa方案存在数据速率低、系统复杂度高等问题。针对以上问题,提出一种基于多模的LoRa(MM-LoRa-Mod)调制方案,该方案通过多路复用线性调频信号的频移来传输信息,显著提高了数据速率。此外,针对复杂水声通信场景,提出一种低复杂度的MM-LoRa-Mod非相干检测算法。通过评估MM-LoRa-Mod在多径信道、Watermark仿真平台以及浅海水声信道下的误码率性能,所提方案展现了优异的抗多径衰落和抗多普勒频移性能,表明MM-LoRa-Mod在水声通信场景具备高可靠性。

基于LoRa无线通信的电子脉冲拦鱼器设计

针对传统拦鱼器拦截面积有限、智能化水平低等问题,研制了一种基于LoRa无线通信的电子脉冲拦鱼器。该拦鱼器使用Modbus RTU协议实现一主多从间高速、长距离无线通信,用户可根据不同水产养殖面积灵活选用机组个数、脉冲频率和脉冲宽度等参数,以适应不同水体中不同鱼类产生回避反应的能力。主机发送时序指令控制从机轮流产生两路反相带死区控制的PWM方波,控制IGBT进行快速换向,不仅效率高、安全可靠、耗能低,而且噪声小,符合当前绿色环保理念;同时利用LoRa无线通信的优势,在PLC上配备电导率、溶氧、pH和温度等传感器,可实时监测各从机点的水质信息,对用户水产养殖起到很好的辅助作用。此外,基于C#环境开发出基于物联网的智慧养殖平台,可实时监控拦鱼器的工作状态和各测点水质信息并进行故障预警。该电子脉冲拦鱼器,脉冲频率为3~12 Hz,脉宽为0.6~1.2 ms,比可控硅节电达60%,且植入了“物联网+渔业”的新观念,实现了手机或计算机远程控制。研究表明,该电子脉冲拦鱼器具有自动化、智能化、网络化等特点,能够适用于各类水产养殖的拦鱼作业。

基于LoRa设备的人体活动识别研究

近年基于LoRa设备建立的诸多传感模型验证了LoRa设备的长距离传感潜力,但使用特征模糊的LoRa无线信号识别人体活动仍然需要进一步研究。分析了LoRa信号受人体活动影响的传播规律,提出了一种LoRa信号处理方法来提取信号变化特征。随后采集数据创建了2个记录人体活动的LoRa数据集,通过当前先进的深度学习网络检验所提方法的效果。对1个房间内活动种类、活动人员,4个房间内活动人员、活动发生房间的识别准确率均达到了90%以上,对比使用卷积循环神经网络直接进行训练的方法也更节省时间和空间资源。