Class A LoRa網(wǎng)絡(luò)的PHY/ MAC上行鏈路性能

由于越來(lái)越多的設(shè)備需要連接到物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，低功率廣域網(wǎng)(LPWAN)近期引起了人們極大的興趣。LoRa網(wǎng)絡(luò)是支持運(yùn)行在非許可頻段的多設(shè)備長(zhǎng)距離無(wú)線電連接的LPWAN。

Antonio Furtado等人2020年2月在《IEEE Internet of Things Journal》發(fā)表文章，描述了LoRa上行鏈路通信的性能，并將物理層(PHY)和介質(zhì)訪問(wèn)控制(MAC)作為考量因素。近期文獻(xiàn)較為關(guān)注同時(shí)多幀解碼的可能性。受此影響，該文通過(guò)探討解碼同一擴(kuò)展因子發(fā)送多個(gè)幀的可能性，描述了物理層性能。

在評(píng)估MAC性能時(shí)，將每個(gè)LoRa設(shè)備生成幀的到達(dá)時(shí)間間隔認(rèn)定為呈指數(shù)級(jí)分布。在LoRa廣域網(wǎng)(WAN)運(yùn)行場(chǎng)景中，LoRa Class A設(shè)備的傳輸受路徑損耗、陰影和瑞利衰落的影響。作者將建模方法獲得的數(shù)值結(jié)果和仿真結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，而所建議模型的驗(yàn)證則將針對(duì)不同業(yè)務(wù)負(fù)載級(jí)別、不同物理層狀況和不同捕獲閾值進(jìn)行討論。該文主要關(guān)注不同捕獲條件下被解碼LoRa幀的平均數(shù)量，并使其相較于已發(fā)表的文獻(xiàn)而言能成為一個(gè)更具一般性的模型。此外，考慮到不同研究項(xiàng)目都在開發(fā)新型多捕獲LoRa方案，該文所提出的模型在這些新場(chǎng)景中對(duì)預(yù)測(cè)LoRa物理層/介質(zhì)訪問(wèn)控制性能尤其有效。