[发明专利]一种基于信道状态识别的LoRaWAN网络速率自适应调整方法

权利要求书

1.一种基于信道状态识别的LoRaWAN网络速率自适应调整方法，其特征在于，应用于大规模终端设备定点部署的周期采样型无线网络场景，该方法具体包括以下步骤：

S1：建立路径衰减丢包概率估算模型，预测网络中终端设备由于信道衰减导致数据丢包概率P_f(d，DR[i])；

S2：建立数据冲突丢包概率估算模型，预测在当前网络中数据速率DR[i]下的数据冲突概率P_i(N，DR[i])；

S3：根据P_f(d，DR[i])、P_i(N，DR[i])值使用Softmax回归分类方法分类信道状态；

S4：通过基于信道状态识别的速率自适应调整机制，对网络中各速率下终端设备进行更新；

步骤S1中，所述的建立路径衰减丢包概率估算模型具体包括：

使用考虑大尺度衰落P_p(d)和阴影效应P_s的对数正态阴影衰减模型PL(f，d)，并在其中引入频率衰减因子XF(f)，由此得到路径衰减模型：

PL(f，d)＝P_P(d)+P_s

＝P(f_ref，d₀)+10γlog₁₀(d/d₀)+XF(f)+X_δ

其中，d为终端设备到网关的距离，d₀为参考距离，γ为路径损耗指数，f表示当前使用频率，f_ref表示参考频率，X_δ表示均值为0，标准差为δ的正态分布；PL(f，d)为标识在频率为f距离为d下的路径损耗，P(f_ref，d₀)为标识参考频率f_ref以及参考距离d₀下的路径损耗；

由此可得X_δ＝PL(f，d)-P(f_ref，d₀)-10γlog₁₀(d/d₀)-XF(f)，其中PL(f，d)由理论计算得到：

PL(f，d)＝20log(4πdf/c)

其中，c表示光速；

根据由此，阴影效应P_s标准差表示为：M为样本数；令标准差最小化，则应当最小化∑(X_δ)²，即令即

Z＝PL(f，d)-P(f_ref，d₀)；

由此，根据发射功率P_tx和天线增益G得到接收方接收信号强度P_r(f，d)：

P_r(f，d)＝P_tx+G-PL(f，d)

以不同速率下接收端的最低接收灵敏度S_DR[i]为阈值，只有在接收方接收信号强度P_r(f，d)大于S_DR[i]时才能解包；所以不考虑冲突的情况下，由于信道衰落导致的丢包概率如下：

P_f(d，DR[i])＝P{P_r(f，d)＞S_DR[i]}

＝P{P_tx+G-PL(f，d)＞S_DR[i]}

＝P{P_s＜P_tx+G-P_p(d)-S_DR[i]}

其中，S_DR[i]满足以下关系：

S_DR[i]＝-174+10log(BW)+NF+SNR

其中，NF为接收方的噪声系数，BW为带宽，SNR为不同速率DR_[i]下的可调制信噪比；

由于P_s满足标准偏差为δ的零均值的对数正态分布，可得到：

其中，Φ(·)表示标准正态分布的累积分布函数；

步骤S2中，所述的建立数据冲突丢包概率估算模型具体包括：

通过冲突判断发送生成在单信道下参考消息速率v_c和参考数据负载M_c时，各数据速率下的终端设备数N与丢包率的关系曲线f_{SCH_DR[i]}(N)；并引入可变参量，包括消息速率v、终端设备包负载大小M，以及信道数CN；得到网络中数据速率DR[i]下的数据冲突概率：

P_i(N，DR[i])＝f_{SCH_SDR}(N*r_P*v_P/CN)

其中，v_P表示实际消息速率v与参考消息速率v_c的比值；r_P表示实际负载M的空中传播时间与参考数据负载M_c的空中传播时间的比值；

步骤S4具体包括：

1)当连续丢包次数大于一定值后，进行信道状态识别；若信道状态为链路错误y₂，则降低速率；如果信道状态为数据冲突y₃，则获取当前状态各速率下该终端的冲突概率以及信道衰减导致数据丢包概率；获取冲突概率最小且信道状态非链路错误的数据速率，并切换到该速率；其他情况则保持速率不变；

2)当连续成功接收数据包数大于一定值后，增加速率以提高吞吐量，其他情况则保持速率不变。