基于LoRa的广域物联网接入技术及其性能优化

摘要

低功耗广域网络是物联网泛在接入的关键基础设施，远距离扩频(LoRa)技术凭借远距离、低功耗的优势，已成为该领域主流技术。随着海量终端的接入，其采用的夏威夷地区在线加法链路(ALOHA)类随机接入介质访问控制机制逐渐暴露出数据碰撞冲突、通信可靠性降低等问题，导致异构业务的服务质量保障面临严峻挑战。本文深入研究远距离广域网(LoRaWAN)协议栈，分析影响LoRa网络容量的关键参数并建立性能分析模型。针对大规模并发场景，设计基于强化学习的自适应参数配置算法，使终端能根据信道状态动态调整传输参数以降低碰撞概率；提出面向异构业务的差异化上行链路资源调度策略，平衡数据采集与紧急报警等业务的服务质量(QoS)需求。通过仿真平台与室外小规模部署实验，验证所提方案在提升网络吞吐量、降低丢包率及保障业务优先级方面的有效性，为LoRa在智慧城市与工业物联网中的大规模应用提供优化方案。

关键词

远距离广域网(LoRaWAN) / 物联网接入 / 强化学习 / 资源调度 / 性能优化