基于LoRa的煤矿井下人员感知算法研究
这是一篇关于远距离无线电,井下人员感知,指纹定位,步态识别,卷积神经网络的论文, 主要内容为无线感知技术在煤矿人员行为检测及井下灾后救援中起着重要作用。现有的Wi-Fi、RFID等无线信号受限于有限的感知距离,无法满足煤矿井下长距离感知要求。因此,本文在深入分析远距离无线电技术(Long Range Radio,LoRa)感知机理的基础上,开展了基于LoRa的煤矿井下位置感知和步态感知算法研究。主要研究内容如下:(1)针对传统指纹定位算法中指纹库数据结构单一、定位模型难以兼顾精度和复杂度的问题,提出了基于LoRa的煤矿井下多频率跳频指纹定位方法,并建立了基于Mobile Net V2的轻量级卷积神经网络模型(Convolutional Neural Networks,CNN)。首先,通过拓展LoRa收发信号频率的维度,构建指纹特征矩阵,充分表征参考点的位置信息;然后将指纹库输入到六层卷积神经网络中进行训练,在保证精度的同时提高资源利用率;最后,在室内以及煤矿井下环境中开展实验对上述方法进行评估,结果表明所提方法可以显著提高定位精度,并且具有较强的鲁棒性。(2)针对现有步态识别方法中存在的感知距离近、难以穿透障碍物的问题,本文利用LoRa信号进行步态感知研究。首先,在室内多径效应环境下进行预实验,验证了基于LoRa信号进行步态识别的可行性;然后,采用自编码器网络(Auto-Encoder,AE)对预处理后的数据进行有效重构,该方法有效增强了步态特征的个体识别度,并显著提高了识别准确率;最后,在煤矿井下长距离巷道及穿墙环境下采集大量数据验证以上方法性能,实验结果表明,针对8人的场景,当目标距离收发设备20m时可达到93.3%的识别准确率,穿墙的准确率为95.6%。(3)构建基于LoRa的无线感知原型系统,包括指纹定位模块和步态识别模块。在指纹定位模块中实现离线指纹提取功能和在线定位功能,并显示最终定位结果;在步态识别模块中,主要包括数据预处理、波形显示、数据提取和身份识别等阶段,实现了数据预处理参数设置、步态识别算法选择和记录查询等功能。综上,本文基于LoRa开展煤矿井下指纹定位和步态识别感知技术研究,分析了目前指纹定位技术存在的问题,并提出多频率跳频指纹库构建方法;有效提取了步态特征,验证了基于LoRa信号进行步态识别的可行性;最后设计并开发了基于LoRa的无线感知原型系统,在室内和煤矿井下进行了实验,实验结果验证了本文所提方法的有效性及在不同场景下的鲁棒性。本论文有图48幅,表4个,参考文献96篇。
基于LoRa技术的物联网通信协议研究与设计
这是一篇关于物联网,远距离无线电,通信协议,时间同步,信道活动检测的论文, 主要内容为近年来,物联网行业始终保持高速发展,其应用场景也越来越丰富多样,涵盖工业制造、社会管理、人们的衣食住行等众多领域,因此物联网技术的研究与开发具有十分重要的意义。远距离无线电(Long Range Radio,LoRa)是一种为物联网设计的低功率广域网技术,凭借长距离、低功耗等性能优势受到广泛关注。当大规模节点部署在LoRa网络中时,信道冲突增加,数据包传输碰撞将导致网络的传输效率大大降低。已有研究表明,基于LoRa设备的信道活动检测(Chanal Activity Detect,CAD)机制的载波监听多路访问(Carrier Sense Multiple Access,CSMA)协议可以很好地解决这种信道冲突问题,但对CAD本身的局限性研究较少。针对这一问题展开研究,主要研究内容如下:(1)基于单向广播同步机制与双向消息交换机制改进了LoRa网络的时间同步算法,该算法为通信协议的实际运行提供时间同步基础。当无线网络中大规模部署终端节点时,无论是单向广布机制还是双向信息交换机制的时间同步都存在时间同步信息冗余的问题,该时间同步算法通过传输正常信息添加时间戳的方式同步节点本地时间,并且借鉴单向广播同步机制,由网关定时广播时间同步信息,进一步提高无线网络中的时间同步精度。(2)详细分析了LoRa网络服务区和CAD的监听范围,得到了终端节点位置和相应的隐藏节点数量之间的关系,并建立了基于CSMA的LoRa网络通信模型。分析表明,由于设备性能的限制,节点的CAD监听范围不能覆盖整个LoRa网络,而隐藏在其盲区的节点对CSMA操作产生了负面影响,并且这种影响随着部署节点数量的增加而增加,网络传输效率不断下降到p-ALOHA。(3)提出了一种基于节点位置和通信时间规划的CSMA信道接入方案(LT-CSMA),该方案对LoRa网络中不同位置的节点的通信时间进行规划,旨在使每个节点的CAD监听范围内的节点的通信时间相邻,而监听范围外的隐藏节点将在通信时间上与之隔离,从而避免了隐藏节点造成的信道冲突。仿真实验证明,LT-CSMA能够充分利用空闲的无线电信道,在部署规模较小的LoRa网络中具有非常好的数据包传输效果,其数据包成功概率远远高于CSMA、s-ALOHA和p-ALOHA等信道接入机制。而且随着部署的节点数量的增加,LT-CSMA在数据传输效率方面始终优于CSMA、p-ALOHA,表现出良好的可扩展性。(4)设计物联网实验平台,主要包括软件平台设计和LoRa设备的软硬件设计两部分。其中,软件平台由My SQl数据库、Web服务器和微信小程序的设计开发组成,实现对实验监测数据的上传、存储以及可视化。LoRa设备包括网关、节点的硬件设计以及软件程序设计。最后,实验平台通过对学校及周边区域的温度、湿度、噪声等环境参数进行监测,实验结果显示,LoRa网络中所有节点的数据包成功概率(Packet Success Probability,PSP)均保持在95%以上,传输效率优异,验证了论文提出的时间同步算法、通信协议的可行性和有效性。
面向地铁避撞预警的自组网动态测距系统
这是一篇关于无线通信,自组网,飞行时间测距,远距离无线电,STM32的论文, 主要内容为随着城市交通的迅猛发展,城市轨道交通常常运行于地下隧道,存在视线情况不佳及传统网络未完全覆盖或信号质量不佳等情况,为防止调度或操作失误造成严重的安全生产事故的发生,车距预警系统在车辆运行阶段为车上人员实时提供车距测量及车距预警,保障车辆安全稳定运行,防止事故发生。文中详细比较了国内外各种避障系统的发展现状及应用状况,分析了各个系统之间存在的优势与劣势。本文在以上分析的基础之上吸收系统之间存在的优势并改进或新增部分新的功能设计了一套可用于城市轨道交通的避障系统,本文基于Lo Ra的无线传输网络并采用TOF飞行时间测距方法,设计并开发了一套面向城市轨道交通运行的动态避障系统。该系统包括远距离测距单元、物联网平台、用户平台及管理平台;远距离测距单元用于自组网通信和远距离测距与物联网平台下发命令处理。远距离测距单元包括Lo Ra测距模块、主控模块、电源模块、交互模块及物联网模块。物联网平台主要用于数据通信和消息订阅的功能,包括通信链路的上行通信和下行命令。通过MQTT长连接实现数据通信;用户平台用于测距单元的实时状态和电源电量等信息的查看以及告警信息的处理和配置;管理平台用于对测距单元状态信息、数据信息、用户操作情况进行查询与管理以及远程升级版本的功能,提高了测距单元的安全性和灵活性,主要工作包括:(1)对避障系统做了简要分析,分析避障系统中需要使用的无线通信技术以及无线测距技术,选择Lo Ra和TOF分别作为系统的无线传输协议和测距方法,实现系统中车载单元的最核心部分的功能。(2)对系统中的硬件设备进行整体构造和分块设计,详细描述了硬件实现中各个模块的型号选取及周围电路的设计和实现,然后对硬件系统进行驱动程序设计及实现以及远程控制平台的通信设计和实现,其中选用STM32作为中央处理单元,SX1280芯片作为无线通信及测距模块,选取BC20作为物联网通信模块,通过MQTT协议建立上层通信实现动态测距。(3)对文中所提出的整个系统进行系统性测试。主要包括极限测距距离测试,各种路况下系统的表现情况,上层物理网与设备交互情况以及设备的电池,自组网,多设备自组网,远程消息订阅及发布等功能,有效验证了系统的可行性和可靠性。
基于LoRa的煤矿井下人员感知算法研究
这是一篇关于远距离无线电,井下人员感知,指纹定位,步态识别,卷积神经网络的论文, 主要内容为无线感知技术在煤矿人员行为检测及井下灾后救援中起着重要作用。现有的Wi-Fi、RFID等无线信号受限于有限的感知距离,无法满足煤矿井下长距离感知要求。因此,本文在深入分析远距离无线电技术(Long Range Radio,LoRa)感知机理的基础上,开展了基于LoRa的煤矿井下位置感知和步态感知算法研究。主要研究内容如下:(1)针对传统指纹定位算法中指纹库数据结构单一、定位模型难以兼顾精度和复杂度的问题,提出了基于LoRa的煤矿井下多频率跳频指纹定位方法,并建立了基于Mobile Net V2的轻量级卷积神经网络模型(Convolutional Neural Networks,CNN)。首先,通过拓展LoRa收发信号频率的维度,构建指纹特征矩阵,充分表征参考点的位置信息;然后将指纹库输入到六层卷积神经网络中进行训练,在保证精度的同时提高资源利用率;最后,在室内以及煤矿井下环境中开展实验对上述方法进行评估,结果表明所提方法可以显著提高定位精度,并且具有较强的鲁棒性。(2)针对现有步态识别方法中存在的感知距离近、难以穿透障碍物的问题,本文利用LoRa信号进行步态感知研究。首先,在室内多径效应环境下进行预实验,验证了基于LoRa信号进行步态识别的可行性;然后,采用自编码器网络(Auto-Encoder,AE)对预处理后的数据进行有效重构,该方法有效增强了步态特征的个体识别度,并显著提高了识别准确率;最后,在煤矿井下长距离巷道及穿墙环境下采集大量数据验证以上方法性能,实验结果表明,针对8人的场景,当目标距离收发设备20m时可达到93.3%的识别准确率,穿墙的准确率为95.6%。(3)构建基于LoRa的无线感知原型系统,包括指纹定位模块和步态识别模块。在指纹定位模块中实现离线指纹提取功能和在线定位功能,并显示最终定位结果;在步态识别模块中,主要包括数据预处理、波形显示、数据提取和身份识别等阶段,实现了数据预处理参数设置、步态识别算法选择和记录查询等功能。综上,本文基于LoRa开展煤矿井下指纹定位和步态识别感知技术研究,分析了目前指纹定位技术存在的问题,并提出多频率跳频指纹库构建方法;有效提取了步态特征,验证了基于LoRa信号进行步态识别的可行性;最后设计并开发了基于LoRa的无线感知原型系统,在室内和煤矿井下进行了实验,实验结果验证了本文所提方法的有效性及在不同场景下的鲁棒性。本论文有图48幅,表4个,参考文献96篇。
基于LoRa技术的物联网通信协议研究与设计
这是一篇关于物联网,远距离无线电,通信协议,时间同步,信道活动检测的论文, 主要内容为近年来,物联网行业始终保持高速发展,其应用场景也越来越丰富多样,涵盖工业制造、社会管理、人们的衣食住行等众多领域,因此物联网技术的研究与开发具有十分重要的意义。远距离无线电(Long Range Radio,LoRa)是一种为物联网设计的低功率广域网技术,凭借长距离、低功耗等性能优势受到广泛关注。当大规模节点部署在LoRa网络中时,信道冲突增加,数据包传输碰撞将导致网络的传输效率大大降低。已有研究表明,基于LoRa设备的信道活动检测(Chanal Activity Detect,CAD)机制的载波监听多路访问(Carrier Sense Multiple Access,CSMA)协议可以很好地解决这种信道冲突问题,但对CAD本身的局限性研究较少。针对这一问题展开研究,主要研究内容如下:(1)基于单向广播同步机制与双向消息交换机制改进了LoRa网络的时间同步算法,该算法为通信协议的实际运行提供时间同步基础。当无线网络中大规模部署终端节点时,无论是单向广布机制还是双向信息交换机制的时间同步都存在时间同步信息冗余的问题,该时间同步算法通过传输正常信息添加时间戳的方式同步节点本地时间,并且借鉴单向广播同步机制,由网关定时广播时间同步信息,进一步提高无线网络中的时间同步精度。(2)详细分析了LoRa网络服务区和CAD的监听范围,得到了终端节点位置和相应的隐藏节点数量之间的关系,并建立了基于CSMA的LoRa网络通信模型。分析表明,由于设备性能的限制,节点的CAD监听范围不能覆盖整个LoRa网络,而隐藏在其盲区的节点对CSMA操作产生了负面影响,并且这种影响随着部署节点数量的增加而增加,网络传输效率不断下降到p-ALOHA。(3)提出了一种基于节点位置和通信时间规划的CSMA信道接入方案(LT-CSMA),该方案对LoRa网络中不同位置的节点的通信时间进行规划,旨在使每个节点的CAD监听范围内的节点的通信时间相邻,而监听范围外的隐藏节点将在通信时间上与之隔离,从而避免了隐藏节点造成的信道冲突。仿真实验证明,LT-CSMA能够充分利用空闲的无线电信道,在部署规模较小的LoRa网络中具有非常好的数据包传输效果,其数据包成功概率远远高于CSMA、s-ALOHA和p-ALOHA等信道接入机制。而且随着部署的节点数量的增加,LT-CSMA在数据传输效率方面始终优于CSMA、p-ALOHA,表现出良好的可扩展性。(4)设计物联网实验平台,主要包括软件平台设计和LoRa设备的软硬件设计两部分。其中,软件平台由My SQl数据库、Web服务器和微信小程序的设计开发组成,实现对实验监测数据的上传、存储以及可视化。LoRa设备包括网关、节点的硬件设计以及软件程序设计。最后,实验平台通过对学校及周边区域的温度、湿度、噪声等环境参数进行监测,实验结果显示,LoRa网络中所有节点的数据包成功概率(Packet Success Probability,PSP)均保持在95%以上,传输效率优异,验证了论文提出的时间同步算法、通信协议的可行性和有效性。
基于LoRa的边坡实时监测数据采集传输高可靠系统设计
这是一篇关于实时监测,数据传输,主从控制,容错,远距离无线电的论文, 主要内容为随着全球气候变化和人类活动的不断增加,滑坡等自然灾害的频率和影响力也在逐渐加剧。边坡监测系统是一种用于监视边坡稳定性的工程技术,它通过安装传感器和数据采集设备,可以实时获得边坡变形、位移等信息。本文设计了一种适用于边坡的LoRa实时数据采集高可靠系统,主要研究内容如下:首先,调研了国内外边坡监测系统的架构组成,对适用于边坡监测的无线组网方式进行分析,对比了Zigbee、4G、NB-lo T和LoRa等技术。针对监测需求,选择LoRa作为系统主要的无线通信方式;并且调研了WSN数据链路层调度算法,对比分析了当前调度算法的优缺点,拟采用主从调度算法作为系统的MAC层算法;另外,调研了近些年的系统容错设计,拟采用系统分层以及冗余的思想来设计容错机制。其次,对边坡监测系统进行了总体设计。基于可靠性理论,分别在汇聚节点级、采集节点级、传感器级设计了系统容错机制。在汇聚节点级,增加了备份节点,设计了主备切换逻辑,通过设置超时阈值和周期心跳帧完成故障判断;在采集节点和传感器级,通过设置响应超时值,并依据主从调度策略,在故障诊断消息中采用数据重传,增强了系统的可靠性和健壮性。然后,介绍了LoRa WAN的基本原理,并以此为理论基础,研究了LoRa系统中数据传输的调度算法,分析了ALOHA和TDMA算法在LoRa网络上存在的问题,设计了一种基于主从调度策略的上行带宽分配调度算法,通过估计周期数据的生成时刻,动态分配节点的上行带宽以及传输时刻,使传输时刻尽可能接近数据的产生时间。将本文改进算法与ALOHA算法、TDMA算法进行仿真对比,仿真结果表明,本文改进的主从调度算法平均时延更小,性能更佳;除此之外,完成了在LoRa协议中Modbus报文的封装,并在Modbus协议的基础上进行功能设计,该功能可支持北斗RTK传感器、土壤温湿度传感器、气象站等数据的传输和控制。为了实现系统的正常运行,设计了服务器、汇聚节点、采集节点的运行策略。在服务器端,设计了系统配置工作模式的流程及人机接口界面,实现了系统运行中的状态显示;在汇聚节点端,基于主从调度策略,并根据服务器的指令设计运行流程;在采集节点端,设计了三种工作模式。在工作模式1下,节点进行连续周期性数据采集,在工作模式2下,节点根据唤醒、取数和休眠指令完成单次非周期数据采集,在工作模式3下,节点根据采数、取数指令完成非周期性数据采集。为实现系统的三层故障诊断方案,在汇聚节点容错机制下,设计主备切换逻辑来进行故障处理及恢复,设置主备节点的超时值及心跳帧周期来对主节点进行故障诊断;在采集节点和传感器节点的容错模式下,通过设置超时阈值来诊断故障,并根据服务器的指令实现故障处理和恢复。最后,通过搭载实验室条件下多传感器的数据传输环境,对本文设计的三种工作模式和故障诊断模式进行测试。在三种工作模式验证中,设置汇聚节点的消息列表参数,进而计算总线利用率,为实现总线利用率的最大化,不断纠错并重复试验,验证了本文设计主从调度策略的正确性。在系统的三层故障诊断实验中,通过设计故障,并根据各层节点设置好的超时值来作为诊断依据,通过人机UI接口的状态显示界面来比较故障前后的状态,结果表明,三层故障诊断实验的实测结果与预期结果相符,从而提高了系统的可靠性和健壮性。综上所述,本文完成了一种基于LoRa的边坡监测高可靠系统设计,节点具有连续、突发、变采样的功能;系统能够分层逐级处理故障,具有灵活性和可靠性等特点,并为后续的工程实践提供一定的参考价值和应用价值。
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