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    470 MHz無線信號(hào)在混交林中的傳播特性及模型構(gòu)建

    2022-02-11 09:45:40范屹帆郭根威
    無線電通信技術(shù) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)關(guān)降雨距離

    范屹帆,郭根威,吳 寅

    (南京林業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,江蘇 南京210037)

    0 引言

    混交林是相對(duì)于純林而言的一種林分,同屬于人工林。在森林經(jīng)營上,如果林分內(nèi)80%以上的樹種為同一樹種,則該林被認(rèn)為是純林,如果該林分由多個(gè)樹種組成,并且這些樹種都未達(dá)到總數(shù)的80%,則視其為混交林。因此相對(duì)于純林而言,混交林的優(yōu)勢在于物種更加豐富,對(duì)各類型資源如養(yǎng)分、水分、光照等的分配利用更高效[1]。對(duì)混交林的實(shí)時(shí)監(jiān)測是林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵。

    LoRa信號(hào)傳輸距離遠(yuǎn),網(wǎng)絡(luò)易于建設(shè)和部署,低功耗,低成本,在農(nóng)業(yè)和林業(yè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。中國無線電委員會(huì),分配470 MHz為LoRa在中國的使用頻段,考慮到使用的合法性,實(shí)驗(yàn)選用470 MHz的LoRa信號(hào)。其他頻段的LoRa信號(hào)基本調(diào)制原理和470 MHz的類似,其特性也基本相同。研究人員對(duì)LoRa信號(hào)傳播特性曲線進(jìn)行過深入的研究,文韜等人[2]研究了橘園中無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)不同的部署方式,無線信號(hào)的衰減情況受植被深度、距離及天線高度等因素影響,但實(shí)驗(yàn)環(huán)境是橘樹盆栽,植株高度較低,樹林的一些反射衍射影響較小。譚星等人[3]研究了433 MHz無線信號(hào)在桉樹人工林中的傳播特性,分析了樹齡、樹干和距離對(duì)信號(hào)傳播的影響,但是實(shí)驗(yàn)環(huán)境是人工林,樹木規(guī)則有序,實(shí)驗(yàn)環(huán)境較為單一和理想化,不能很好地適用于野外復(fù)雜多變的環(huán)境。

    本文考慮了林業(yè)特征參數(shù)葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,LAI)[4]、降雨率(Rain Rate)[5]和傳播距離(Distance)對(duì)信號(hào)傳播強(qiáng)度的影響。葉面積指數(shù)通常的定義為葉面積占土地面積的比值,描述了樹林樹葉的茂密程度,其大小直接反映了信號(hào)傳播途中天然障礙的多少。雨衰是指電波進(jìn)入雨層中引起的衰減,它包括雨粒吸收引起的衰減和雨粒散射引起的衰減,雨衰的直接表征就是降雨率,降雨率越大,信號(hào)衰減越大。距離參數(shù)直接反映節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)關(guān)之間的遠(yuǎn)近,通常情況下距離越遠(yuǎn),信號(hào)衰減越大。實(shí)驗(yàn)環(huán)境選擇不規(guī)則排列的混交林,環(huán)境復(fù)雜,模型穩(wěn)定性強(qiáng)。

    1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備和數(shù)據(jù)采集

    1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

    實(shí)驗(yàn)設(shè)備包括一個(gè)LoRa的網(wǎng)關(guān),多個(gè)LoRa節(jié)點(diǎn)和多個(gè)LAI采集傳感器。其中LoRa網(wǎng)關(guān)和節(jié)點(diǎn)的設(shè)置參數(shù)如表1所示。

    表1 測量設(shè)置參數(shù)

    1.1.1 LoRa網(wǎng)關(guān)

    實(shí)驗(yàn)采用RAK7249網(wǎng)關(guān),如圖1所示,它是一款基于低功耗廣域網(wǎng)LoRaWAN協(xié)議的室外網(wǎng)關(guān),采用防水外殼,支持以太網(wǎng)供電(Power over Ethernet,PoE),可連接標(biāo)準(zhǔn)的LoRaWAN終端并進(jìn)行雙向通信。網(wǎng)關(guān)通過標(biāo)準(zhǔn)的以太網(wǎng)將網(wǎng)關(guān)設(shè)備連接到網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器 (Network Server,NS),支持網(wǎng)絡(luò)和防火墻功能。同時(shí),RAK7249支持4G/LTE、GPS、WiFi等多種通信協(xié)議,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳。RAK7249內(nèi)置OpenWRT操作系統(tǒng),用戶通過Web管理頁面,頁面可以靈活地配置網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和LoRaWAN協(xié)議參數(shù)。RAK7249可連接標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)置NS,無需用戶在云端和本地部署NS,特別適合于行業(yè)應(yīng)用中小型化的場景,節(jié)省數(shù)千元的服務(wù)器成本和研發(fā)投入,并且具有執(zhí)行效率高、延時(shí)更短的優(yōu)點(diǎn)。RAK7249集成RAK2247的LoRa集中器網(wǎng)卡,最多可擴(kuò)展支持兩張LoRa集中器網(wǎng)卡,實(shí)現(xiàn)16個(gè)上行接入通道和兩個(gè)下行發(fā)送通道,保證了傳輸?shù)姆€(wěn)定性。

    圖1 網(wǎng)關(guān)Fig.1 Gateway

    1.1.2 LoRa節(jié)點(diǎn)

    實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)運(yùn)用RAK811,如圖2所示,它是一款低功耗遠(yuǎn)距離LoRa技術(shù)收發(fā)模塊,具有易用、小巧、傳輸距離遠(yuǎn)以及功耗低等特點(diǎn),是一種非常好的遠(yuǎn)距離無線數(shù)據(jù)傳輸解決方案。RAK811模塊支持最新的LoRaWAN的A類和C類技術(shù)協(xié)議規(guī)范,可以非常方便地接入廣域網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。RAK811模塊集成了Semtech的SX1276和STM32L芯片,并提供了UART接口讓用戶可以發(fā)送AT串口指令。林業(yè)特色傳感器直接連接節(jié)點(diǎn)的串口,給節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù),而后經(jīng)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)到服務(wù)器網(wǎng)關(guān)。

    圖2 節(jié)點(diǎn)Fig.2 Node

    1.1.3 LAI測量傳感器——PAR光量子傳感器

    傳感器設(shè)備使用了PAR傳感器,如圖3所示,用于檢測自然光的光合有效輻射,這是植物進(jìn)行光合作用的太陽輻射,設(shè)備使用簡單,當(dāng)有光照時(shí),產(chǎn)生一個(gè)與入射輻射強(qiáng)度成正比的電壓信號(hào)。由于其值的數(shù)量級(jí)很小,通過轉(zhuǎn)接放大器,再利用單片機(jī)采集得到放大幾百倍的電壓值,兩個(gè)PAR傳感器組成了一個(gè)LAI測量設(shè)備。

    圖3 PAR傳感器Fig.3 PAR sensor

    1.1.4 網(wǎng)關(guān)內(nèi)置服務(wù)器

    RAK網(wǎng)關(guān)標(biāo)準(zhǔn)固件集成了消息隊(duì)列遙測傳輸 (Message Queuing Telemetry Transport,MQTT) Bridge功能,讓用戶自行選擇使用用戶數(shù)據(jù)報(bào)協(xié)議(User Datagram Protocol,UDP)或MQTT協(xié)議轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)到指定的NS服務(wù)器。上電后通過WiFi掃描連接對(duì)應(yīng)網(wǎng)關(guān)的服務(wù)集標(biāo)識(shí)(Service Set Identifier,SSID),連上后在網(wǎng)頁界面登錄網(wǎng)關(guān)。

    1.2 設(shè)備部署

    采用LoRaWAN星型組網(wǎng)方式,如圖4所示。

    圖4 組網(wǎng)布局Fig.4 Network layout

    在混交林水平方向上每隔5 m布置一個(gè)節(jié)點(diǎn),即距離LoRaWAN網(wǎng)關(guān)5,10,15,…,85 m的位置;垂直方向上,每隔0.5 m布置一個(gè)節(jié)點(diǎn),分別在確定好水平位置的前提下,距離地面0.5,1,1.5,2,2.5 m位置布置節(jié)點(diǎn)。如圖5所示,每個(gè)位置放置兩個(gè)節(jié)點(diǎn),分別連接PAR傳感器,其中一個(gè)PAR傳感器放置在樹木底部脫離陰影區(qū)域,用來作為光合有效輻射的參照值;另一個(gè)PAR傳感器放置在樹木冠層下方,用來測量透過樹木冠層的有效輻射,其采集傳輸過程如圖6所示。

    圖5 節(jié)點(diǎn)布局Fig.5 Node layout

    圖6 硬件設(shè)備工作流程Fig.6 Hardware equipment workflow

    網(wǎng)關(guān)布置在混交林的入口處,直立向上。上位機(jī)是一臺(tái)筆記本電腦,通過無線WiFi連接網(wǎng)關(guān)的內(nèi)置NS,如圖7所示,用于實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)采集。

    圖7 網(wǎng)關(guān)架設(shè)圖Fig.7 Gateway erection diagram

    在實(shí)際測量中,發(fā)射節(jié)點(diǎn)和接收網(wǎng)關(guān)的天線均保持垂直向上,在同一測量位置的同一高度,由于樹葉、樹枝和灌木叢分步的隨機(jī)性和實(shí)時(shí)微小變化性(如風(fēng)吹動(dòng)影響葉子的正對(duì)面積等),傳輸信號(hào)的強(qiáng)度可能會(huì)發(fā)生很大的變化。因此同一個(gè)測量節(jié)點(diǎn)測量多組數(shù)據(jù),當(dāng)擁有足夠大的數(shù)據(jù)集后,其特征將無限逼近信號(hào)的真實(shí)特性,而后再采用均值來代替大數(shù)據(jù)集。同一個(gè)位置節(jié)點(diǎn)的接收信號(hào)強(qiáng)度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)的平均值,用作后續(xù)數(shù)據(jù)分析的參照值。

    2 測量結(jié)果與數(shù)據(jù)分析

    路徑損耗是電波在傳輸過程中由傳播距離、傳播環(huán)境產(chǎn)生的損耗,表示信號(hào)衰減的程度[6]。路徑損耗會(huì)縮短信號(hào)的傳播距離,降低信號(hào)的質(zhì)量,不同環(huán)境下路徑損耗指數(shù)的取值也有差異[7]。

    2.1 路徑損耗參數(shù)分析

    對(duì)數(shù)-常態(tài)分布模型多用于無線電傳播模型建設(shè),其表達(dá)式為:

    (1)

    式中,PL(d0)為經(jīng)過單位距離后的路徑損耗,d0為單位距離,通常d0=1 m;PL(d)為經(jīng)過單位距離d后的路徑損耗;X0均值為0的高斯分布隨機(jī)量,n為一個(gè)和環(huán)境相關(guān)的路徑損耗指數(shù)[8]。

    RSSI在常規(guī)正常使用情況下,可以將單位距離d0取1,使用簡化的模型公式為:

    RSSI=-(10nlgd+A),

    (2)

    式中,d為待測節(jié)點(diǎn)和參考節(jié)點(diǎn)之間的距離(單位:m);n為路徑損耗指數(shù),取值范圍一般為2~4;A為待測節(jié)點(diǎn)和參考節(jié)點(diǎn)之間的距離d為1 m時(shí),測得的信號(hào)基準(zhǔn)功率[9]。考慮到路徑損耗和RSSI之間的關(guān)系,本文利用RSSI這一更加直觀且便于采集的特征量來分析470 MHz無線信號(hào)的傳播特性。

    實(shí)驗(yàn)采集到的LoRa節(jié)點(diǎn)傳遞到網(wǎng)關(guān)的RSSI,每個(gè)節(jié)點(diǎn)多次測量,測量后進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)清洗,將異常值去除,而后取平均值,其處理流程如圖8所示。

    圖8 數(shù)據(jù)處理流程Fig.8 Data processing flow

    根據(jù)處理后的數(shù)據(jù),進(jìn)行相應(yīng)的繪圖,測量結(jié)果顯示,LoRa信號(hào)的RSSI數(shù)據(jù)分布,隨距離的增加呈指數(shù)衰減,符合信號(hào)衰減的普遍規(guī)律,數(shù)據(jù)具有說服力,如圖9所示。

    (a) 秋冬季節(jié)

    2.2 LAI結(jié)果處理與分析

    許多基于太陽輻射與植物冠層定量相互作用的間接非接觸LAI估算模型都利用了植物在VIS光譜中的透光率特性。所使用的monte-saeki模型是一種簡化的基于輻射的模型,它反演了用于評(píng)估LAI的著名的表示均勻混濁介質(zhì)中輻射衰減的Beer-Lambert定律[10]:

    (3)

    式中,A為冠層上方觀測到的無遮擋天空亮度,B為冠層下觀測到的天空亮度,P為特定品種、特定場地項(xiàng),即所謂的消光系數(shù)。它是由植物葉片特定光吸收特性的數(shù)量給出,并受如冠層結(jié)構(gòu)及其他因素影響,此外,太陽高度對(duì)該系數(shù)影響顯著??紤]混交林相關(guān)參數(shù)后,取值為1.24,將PAR傳感器采集到的數(shù)據(jù)代入公式計(jì)算得出相應(yīng)的LAI。利用式(3),即可對(duì)不同采集點(diǎn)收集到的冠層上下方的光強(qiáng)電壓值進(jìn)行計(jì)算,從而得到不同采集點(diǎn)處的LAI值。具體的LAI計(jì)算值如表2所示。

    表2 不同采集點(diǎn)的LAI計(jì)算值

    將基于LoRa的LAI傳感器和專業(yè)HM-G20植物冠層圖像分析設(shè)備的LAI測量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比和驗(yàn)證,結(jié)果表明,基于LoRa的LAI傳感器的測量結(jié)果較為精準(zhǔn),并且更為便捷,具體結(jié)果對(duì)比如表3和圖10所示。

    表3 兩種不同測量方法的結(jié)果對(duì)比

    圖10 不同測量方法的結(jié)果對(duì)比Fig.10 Comparison of results of different measurement methods

    如圖10所示,基于LoRa的LAI傳感器和HM-G20植物冠層圖像分析儀兩種方法的LAI測量結(jié)果的擬合曲線是很接近的。同時(shí),經(jīng)計(jì)算得到其對(duì)應(yīng)的均方誤差為0.137%,因此,基于LoRa的LAI傳感器測量結(jié)果較為精準(zhǔn),相對(duì)來說LAI的獲取方式也更為便捷。

    2.3 降雨率影響分析

    電波進(jìn)入雨層中會(huì)發(fā)生衰減,包括雨粒吸收引起的衰減和雨粒散射引起的衰減。導(dǎo)致雨衰的直接因素就是降雨率,從氣象臺(tái)獲取不同天數(shù)的降雨率數(shù)據(jù),并比較降雨率不同時(shí)直接導(dǎo)致的RSSI變化,如圖11所示。選取LAI=1.54,高度為1.5時(shí),同一測量區(qū)域不同降雨率下,RSSI值的曲線走勢圖。結(jié)果發(fā)現(xiàn),降雨率的值與RSSI成反相關(guān)。

    圖11 降雨率對(duì)RSSI的影響Fig.11 Impact of rainfall on RSSI

    2.4 高度選取分析

    實(shí)驗(yàn)過程中,實(shí)驗(yàn)人員距離地面0.5,1,1.5,2,2.5 m位置布置節(jié)點(diǎn),進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,從垂直方向上比較了RSSI值的分布情況,選取LAI=1.1,降雨率為0.3的點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,如圖12所示。由圖可知,數(shù)據(jù)整體上隨著距離的增加呈指數(shù)衰減,數(shù)據(jù)符合LoRa的分布,對(duì)比看出節(jié)點(diǎn)高度為1.5 m的RSSI整體最大,接收信號(hào)強(qiáng)度最佳。為方便后續(xù)建模,后續(xù)數(shù)據(jù)處理直接選取高度為1.5 m的數(shù)據(jù)。

    圖12 不同高度的RSSI值Fig.12 RSSI values of different heights

    3 模型建立

    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用當(dāng)中,被采用最多的是前饋反向傳播網(wǎng)絡(luò),即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11],典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)含有隱含層的3層結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法流程如圖13所示。

    圖13 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程Fig.13 Neural network algorithm flow

    圖14 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測圖Fig.14 Neural network prediction graph

    3.2 支持向量機(jī)

    支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)[13],也稱為支持向量網(wǎng)絡(luò),是機(jī)器學(xué)習(xí)中獲得關(guān)注最多的算法,它源于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論。從學(xué)術(shù)角度來看,SVM是最接近深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。從實(shí)際應(yīng)用來看,SVM在各種實(shí)際問題中的表現(xiàn)都非常優(yōu)秀。它在手寫識(shí)別數(shù)字和人臉識(shí)別中應(yīng)用廣泛,在文本和超文本的分類中舉足輕重。人們還使用SVM來識(shí)別用于模型預(yù)測的各種特征,以找出各種基因表現(xiàn)結(jié)果的影響因素。

    SVM回歸預(yù)測基于不敏感函數(shù)及核函數(shù)算法進(jìn)行計(jì)算,針對(duì)非線性回歸,常通過非線性映射核函數(shù)(Φ)把數(shù)據(jù)映射到高維空間進(jìn)行線性回歸處理[14],其中懲罰系數(shù)(C)和不敏感損失函數(shù)(ε)兩個(gè)參數(shù)最為重要,用于平衡誤差和調(diào)整模型復(fù)雜程度[15]。通過網(wǎng)格搜索(GridSearchCV)工具設(shè)置參數(shù)選項(xiàng)C值(5,8,10,12,15,18,20)和ε值(0.01,0.005,0.001,0.000 5,0.000 1)進(jìn)行逐步參數(shù)組合計(jì)算,根據(jù)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集R2最為接近為原則,確定懲罰系數(shù)(C=10)和損失函數(shù)(ε=0.001)為模型外推的最優(yōu)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測。SVM模型的構(gòu)建和預(yù)測通過python中SVR模塊實(shí)現(xiàn),訓(xùn)練集占比80%,驗(yàn)證集和測試集各占10%,對(duì)RSSI模型進(jìn)行分類預(yù)測,結(jié)果如圖15 所示。

    圖15 支持向量機(jī)預(yù)測圖Fig.15 Support vector machine prediction graph

    3.3 隨機(jī)森林

    隨機(jī)森林是算法模型中的一種,是一種比較新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。隨機(jī)森林是由Leo Breiman和Cutler Adele在2001年開發(fā)完成的一種數(shù)據(jù)挖掘方法,它是一種現(xiàn)代分類與回歸技術(shù),同時(shí)也是一種組合式的自學(xué)習(xí)技術(shù)[16]。隨機(jī)森林是非常具有代表性的Bagging集成算法,它的所有基評(píng)估器都是決策樹,分類樹組成的森林稱為隨機(jī)森林分類器,回歸樹所集成的森林稱為隨機(jī)森林回歸器。

    對(duì)隨機(jī)森林進(jìn)行優(yōu)化,需要對(duì)3個(gè)參數(shù)進(jìn)行調(diào)參:max_features、n_estimators和min_sample_leaf。

    (1) max_features

    隨機(jī)森林允許單個(gè)決策樹使用特征的最大數(shù)量。增加max_features一般能提高模型的性能,因?yàn)樵诿總€(gè)節(jié)點(diǎn)上,有更多的選擇可以考慮。然而,這未必完全是對(duì)的,因?yàn)樗档土藛蝹€(gè)樹的多樣性,而這正是隨機(jī)森林獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)。參數(shù)擇優(yōu)的范圍:1~11,步長為1。

    (2) n_estimators

    森林中子樹的數(shù)目,即基評(píng)估器的數(shù)量?;u(píng)估器的數(shù)量越大,模型的效果往往越好,選擇盡可能高的值使預(yù)測更好、更穩(wěn)定。參數(shù)擇優(yōu)的范圍是:1~101,步長為10。

    (3) min_sample_leaf

    最小樣本葉片大小。葉是決策樹的末端節(jié)點(diǎn)。較小的葉子使模型更容易捕捉訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲,最小樣本葉片大小很重要,一般選擇50以上。參數(shù)擇優(yōu)的范圍:50~100,步長為1。

    在可承受的內(nèi)存/時(shí)間內(nèi),參數(shù)調(diào)試采用十折用交叉驗(yàn)證法,交叉驗(yàn)證(Cross Validation,CV)法的原理是將原始數(shù)據(jù)分為兩組:訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,其次使用訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)分類器,用驗(yàn)證集的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證訓(xùn)練好的模型,從而獲得能夠評(píng)價(jià)分類器的性能指標(biāo)-準(zhǔn)確率(Accuracy)。因此,CV法能在一定意義上獲取最優(yōu)參數(shù)。常見的CV方法有Hold-Out Method 、K-CV和LOO-CV三種。尋得的最優(yōu)參數(shù)如表4所示。

    表4 最優(yōu)參數(shù)表

    選取合適的值,max_features=6;n_estimators=81;min_sample_leaf=73。訓(xùn)練集占比80%,驗(yàn)證集和測試集各占10%,預(yù)測結(jié)果如圖16所示。

    圖16 隨機(jī)森林預(yù)測圖Fig.16 Random forest prediction graph

    3.4 模型對(duì)比分析

    對(duì)比3個(gè)預(yù)測模型,其中通過兩個(gè)特征值MSE和R2來顯示模型的優(yōu)良性,RMSE為均方根誤差,R2為決定系數(shù)。

    (4)

    (5)

    表5 3種模型結(jié)果對(duì)比

    圖17 實(shí)際接收信號(hào)強(qiáng)度值與各個(gè)模型預(yù)測值比較Fig.17 Actual received signal strength value is compared with the predicted value of each model

    4 結(jié)束語

    混交林占中國南方地帶的大部分林地,對(duì)混交林的實(shí)時(shí)監(jiān)測,信號(hào)傳輸是林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵點(diǎn)。本文的工作總結(jié)如下:

    ① 驗(yàn)證了葉面積指數(shù)、降雨量和距離的參數(shù)變化對(duì)信號(hào)傳輸存在干擾,經(jīng)過數(shù)據(jù)分析與比較,發(fā)現(xiàn)同等條件下,降雨量越大,RSSI越小;葉面積指數(shù)越大,RSSI越?。痪嚯x越遠(yuǎn),RSSI越小。

    ② 本研究聯(lián)合LAI數(shù)值、林場降雨率和傳輸距離,使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析了LoRa信道在樹林中的RSSI。通過對(duì)隨機(jī)森林、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)3種學(xué)習(xí)模型的對(duì)比,發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林的預(yù)測效果最為接近真實(shí)數(shù)據(jù),模型擬合精度達(dá)92.2%,均方根誤差為3.17,具有良好的穩(wěn)定性。

    ③ 利用所設(shè)計(jì)的基于優(yōu)化參數(shù)的隨機(jī)森林算法測試了學(xué)校南大山實(shí)驗(yàn)林場中的LAI及其RSSI數(shù)值,預(yù)測驗(yàn)證結(jié)果表明精度可達(dá)90.8%,均方根誤差為3.56,可正常滿足LoRa節(jié)點(diǎn)林間通信的功率控制需求。

    本文的研究內(nèi)容也有一些不足的地方,基于當(dāng)前的研究情況,未來可以從以下三點(diǎn)進(jìn)一步完善:

    ① 路徑損耗模型的輸入?yún)?shù)有待擴(kuò)充。LoRa信號(hào)在林中傳播時(shí),除了受到林間葉面積指數(shù)和降雨率的影響,也可能受到其他參數(shù)的影響。比如樹干的胸徑(DBH)、環(huán)境溫度和大氣相對(duì)濕度等,未來可以聯(lián)合多個(gè)相關(guān)因素進(jìn)行分析建模。

    ② 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取方式有待完善。在實(shí)地測量LoRa無線信號(hào)的RSSI值時(shí),盡管采取每隔5 m獲取10個(gè)數(shù)值,并取其平均值作為測量點(diǎn)的RSSI值方法,但是教學(xué)主樓西側(cè)的觀賞林和南大山實(shí)驗(yàn)林場環(huán)境有一定的坡度,不能保證LoRa節(jié)點(diǎn)收發(fā)信號(hào)時(shí)直線放置,同時(shí)RAK7249網(wǎng)關(guān)設(shè)備數(shù)據(jù)波動(dòng)較大,即使在同一個(gè)測量點(diǎn)采取平均值法,也很難避免出現(xiàn)較大的測量誤差。因此在今后試驗(yàn)中對(duì)設(shè)備進(jìn)行更新?lián)Q代,或者使用其他能夠定點(diǎn)實(shí)時(shí)測量數(shù)據(jù)的設(shè)備,這樣既能方便獲取數(shù)據(jù),也能夠減少誤差。

    ③ 數(shù)據(jù)建模可以較為準(zhǔn)確地推算出預(yù)測節(jié)點(diǎn)的RSSI值,后續(xù)還需通過得到的RSSI值,準(zhǔn)確地定位出節(jié)點(diǎn)應(yīng)該擺放的具體位置,實(shí)現(xiàn)混交林中的節(jié)點(diǎn)定位。

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