[发明专利]一种低功耗LoRa无线网络数据传输算法

说明书

本发明提供一种低功耗LoRa无线网络数据传输方法，其可降低节点能耗、增大网络吞吐量、提高数据传输效率。所述方法包括：第1步、建立节点能耗模型；第2步、LoRa无线网络流量检测；第3步、进行低能耗流量自适应概率退避。本发明在SPB算法的基础上，在信道竞争窗口调节计算中引入能量因子，使得剩余能量较低的节点具有更大的信道竞争机会，从而实现了大型无线网络传输过程中减少数据碰撞，保证能量较低节点具有信道竞争机会。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种LoRa无线网络数据传输系统。

背景技术

无线网络因具有移动性的巨大优势，更容易部署、维护和配置成本低，得到广泛应用。但在多数情况下信道条件随时动态变化，易受到干扰、信道资源争夺，导致吞吐量性能较差。那么如何及时调节数据发送速率以降低对系统性能的影响，成为研究热点。速率适应(RA)是802.11设备基础资源的管理问题，目标是在不同环境下优化无线链路吞吐量。

RA算法可分为两类。一类是基于统计的算法，包括ARF、AARF、SampleRate和ONOE；另一类是基于信号测量的算法，包括CHARM、RBAR、OAR和Goodput Analysis。

LoRa通信数据终端存在问题：数据接收与发送速度不匹配而导致的丢包问题；在资源有限条件下，通信终端需处理大量存在的重复甚至错误无用的数据，没有对数据的错误与重复进行针对性检查与优化。

LoRa技术适合与星型组网。但现有的MAC协议不适用于组建大型星型网络。星型网络为避免阻塞，常采用基于TDMA协议的轮询方式，一旦网络节点较多，就会造成延时增大，降低网络性能。

在物联网的底层网络中，多个节点共享信道资源，若同时有多个节点接入信道，可能会导致数据信息间相互冲突，使得接收节点难以分辨要接收的数据，从而造成信道资源浪费，网络吞吐量和通信时延下降。

目前的数据防碰撞算法根据节点接入信道的方式，可分为竞争类和分配类两种形式。竞争类算法又分为完全随机型和载波监听型。前者包括ALOHA算法、时隙ALOHA算法、帧时隙ALOHA算法、动态帧时隙ALOHA算法、改进动态帧时隙ALOHA算法、分组动态帧时隙ALOHA算法等。后者包括非检查CSMA、1-坚持CSMA、p-坚持CSMA等。分配类算法包括TDMA(时分复用)、FDMA(频分复用)、CDMA(码分多址)等。

传统LoRa技术适合星型组网，对于大型星型网络，常采用基于时分多址(TDMA)协议轮询的方式，但当网络节点增加时，会增大传输延时，降低网络性能。

为减少传输过程中的数据碰撞，常采用信道竞争退避算法，在多个源节点竞争信道时，错开数据发送时间，从而实现避碰。信道竞争退避算法可分为静态退避算法和动态退避算法。静态算法虽然结构简单，但实际效果较差。因此，大多采用动态算法，即动态调整信道竞争窗口值。针对如何动态调整信道竞争窗口值，现已提出各种不同的方法来进行调节。但大多都不能自适应流量的变化且易导致节点竞争不公。刘晗提出基于概率选择的退避算法(SPB)，该算法引入了能反映流量变化的参数和选择概率，改善了节点竞争的公平性，且随网络流量自适应调节。苏俊生等人提出计算暂停次数的退避算法(SCB)，该算法采用指数加权移动平均(EWMA)进行平滑，建立竞争窗口值的动态相关性。但这些方法的不足之处在于，均未考虑终端节点的能耗问题。在LEACH路由算法中，是将网络能耗分散到所有传感器节点中，并进行随机选择，可能会导致因选中能量低的某些节点而使之加速能量消耗。

发明内容

本发明针对LoRa无线网络中终端节点提出一种基于低能耗流量自适应概率退避算法的数据传输方法。具体如下：

本发明提出一种基于低能耗流量自适应概率退避算法的数据传输方法，所述方法包括：第1步、建立节点能耗模型；第2步、LoRa无线网络流量检测；第3步、进行低能耗流量自适应概率退避。