CN111314243B

CN111314243B - 一种支持复杂业务数据传输的LoRa网络QoS调度管理方法

Info

Publication number: CN111314243B
Application number: CN202010068756.5A
Authority: CN
Inventors: 黄樟钦; 黄玲; 张晓波; 高寒; 杨璐璐
Original assignee: Beijing University of Technology
Current assignee: Beijing University of Technology
Priority date: 2020-01-21
Filing date: 2020-01-21
Publication date: 2022-04-15
Anticipated expiration: 2040-01-21
Also published as: CN111314243A

Abstract

本发明提供的一种支持复杂业务数据传输的LoRa网络QoS调度管理方法，所述方法主要包括复杂业务数据分配及QoS调度管理。复杂业务数据分配器接收智能终端产生的复杂业务数据，根据业务需求及数据优先级进行智能分配，将实时的复杂业务数据按序存放在相应的队列中；QoS调度仲裁器根据业务数据需求及LoRa网络实时带宽情况，采用相应的调度算法及管理策略进行仲裁，将智能终端产生的复杂业务数据发送至LoRa输出接口，由网关系统发到LoRa网络中。本发明能够保障数据传输过程的稳定性、实时性、低丢包率、数据超载规避和个性化调度需求，避免数据错发、漏传、重复发送及“饿死”等问题，达到充分灵活高效能利用LoRa网络通信资源的目的，满足复杂业务需求。

Description

一种支持复杂业务数据传输的LoRa网络QoS调度管理方法

技术领域

本发明涉及LoRa网络复杂业务数据传输，具体是一种LoRa网络中LoRa网关通信节点针对来自智能终端设备的复杂业务数据进行智能分配和QoS调度管理的方法，属于LoRa无线通信技术领域。

背景技术

LoRa(Long Range，远距离)是低功耗广域网(Low Power Wide Area Network，LPWAN)通信技术中的一种，是一种基于线性调制扩频技术(Chirp Spread Spectrum，CCS)的超远距离无线传输方案，改变了以往关于传输距离与功耗的折衷考虑方式，具有远距离、低功耗、低成本、深度覆盖、容易部署等优点，采用星型网络可以在大范围内将终端设备大规模地连接入网，从而实现物联网应用规模化部署。近年来，随着人工智能、大数据和边缘计算等新一代信息和工业现代化技术的快速发展，AIoT(人工智能物联网)已经成为物联网发展的必然趋势，是各大传统行业智能化升级的最佳通道。形式各样的智能终端层出不穷，促使LoRa网络在智慧城市、智慧建筑、智慧消防、智慧农林、环境监测、物流追踪、智能抄表等众多领域发挥越来越重要的作用，尤其是在蜂窝移动网络(如4G、5G等)和Wi-Fi不能持续稳定覆盖的地方，能够独立建网的LoRa无线通信技术就显得弥足轻重。但由于其低传输速率和数据有效负载等自身特性的限制，使得LoRa网络在数据传输过程中所能提供的带宽资源有限。如何高效灵活利用LoRa带宽资源，是能够实现LoRa网络针对智能终端复杂业务数据高性能传输的关键。

目前国内外很多学者针对通信系统中的QoS(Quality of Service，服务质量)管理提出了一些数据优先级划分方法、数据调度策略和拥塞控制机制等，但尚无一种精准有效的QoS调度管理方法针对智能终端复杂业务数据进行个性化定制，并结合LoRa无线通信技术特点，使LoRa网络有限的通信带宽得到充分灵活的利用，保障用户体验，实现LoRa网络高性能数据传输。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的是，针对智能终端产生的复杂业务数据高效能利用LoRa网络有限带宽资源实现高性能数据传输的通信要求，提供一种支持复杂业务数据传输的LoRa网络QoS调度管理方法，该LoRa网络QoS调度管理方法可用于LoRa网关通信节点设备，能够对接收的智能终端复杂业务数据进行智能分配和QoS调度管理，实现LoRa网络有限通信带宽的合理利用，保障数据传输过程的稳定性、实时性、低丢包率、数据超载规避和个性化调度需求，有效避免数据错发、漏传、重复发送及“饿死”等问题，达到充分灵活高效能利用LoRa网络通信资源的目的，满足复杂业务需求。

为了达到上述目的，本发明提供一种支持复杂业务数据传输的LoRa网络QoS调度管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)复杂业务数据分配器接收智能终端产生的复杂业务数据，并根据业务需求及数据优先级，智能甄别多种业务数据类型，进行智能分配，将实时的复杂业务数据按序存放在相应的数据缓存队列Q₁,Q₂,…,Q_n-1,Q_n中；

(2)QoS调度仲裁器根据业务数据需求及LoRa网络实时带宽情况，制定相应的QoS调度算法和管理策略，形成QoS仲裁机制，将智能终端业务数据发送至LoRa输出缓存队列接口中；

(3)LoRa射频硬件电路将终端业务数据发送到LoRa网络中。

其中，复杂业务数据分配器是指将接收的智能终端复杂业务数据进行智能甄别后自动分配到对应不同业务数据优先级的有序业务数据缓存队列Q₁,Q₂,…,Q_n-1,Q_n中，响应数据的不同业务需求；QoS调度仲裁器是指根据业务数据需求及LoRa网络实时带宽情况制定相应的QoS调度算法和管理策略，将仲裁获胜数据发送至LoRa输出缓存队列，其中最后进入LoRa输出缓存队列的仲裁获胜数据在LoRa输出周期内对所获得的通信资源享有独占通信权利，利用所获得的通信资源将终端业务数据发送至LoRa输出接口。

所述LoRa网络QoS调度管理方法，其特征还在于，所述步骤(1)中，智能终端产生的复杂业务数据适应应用业务需求，具有不同的数据类型、数据量、产生和发送时间间隔、传输时延要求等特点，包括视频数据、音频数据、视频截图数据、AI智能分析识别的人脸照片及特征信息、人数统计信息、实时信息、控制响应信息等其中的一种或多种，其复杂性在时间和空间上均有所体现。其中，视频数据是指智能终端挂载摄像头装置采集数据，由智能终端固定时间间隔切割、压缩编码并封装后产生；音频数据是指智能终端挂载摄像头装置捕获数据，由智能终端固定时间间隔剪切、压缩编码并封装后产生；视频截图数据是指智能终端截取视频数据中的瞬时图像数据；AI智能分析识别的人脸照片及特征信息是指智能终端利用相应DPU模块对指定视频数据帧进行AI智能分析后识别的人脸照片及其人脸特征分析参数；人数统计信息是指智能终端利用相应DPU模块对指定视频数据帧进行AI智能分析后提取的人数统计量；实时信息是指智能终端固定时间间隔产生的传感器监测数据及设备心跳数据；控制响应信息是指智能终端对LoRa网络中通信根节点下行指令进行的响应数据。智能终端复杂业务数据对应不同业务数据类型具有不同特征。

所述LoRa网络QoS调度管理方法，其特征还在于，所述步骤(1)中，复杂业务数据分配器检索实时接收的智能终端业务数据，提取数据业务需求表征和量化因子，智能甄别智能终端业务数据类型，与预先设置的业务数据优先级映射表进行综合匹配后，将智能终端业务数据自动分配到对应优先级的业务数据缓存队列，其中各业务数据缓存队列容量需根据业务数据特征进行预设，并对缓存队列进行空间管理。如果检测到相应业务数据缓存队列剩余空间不足，需要首先将其中最先入队数据进行剔除，循环空间检测和数据剔除步骤，直至终端业务数据能够完整进入到相应业务数据缓存队列为止，避免缓存区溢出。

所述LoRa网络QoS调度管理方法，其特征还在于，所述数据业务需求表征和量化因子为标识智能终端业务数据类型的参数，用于指示上述智能终端复杂业务数据类型或对应特征，是后续复杂业务数据分配器智能分配以及QoS调度仲裁器QoS调度管理应用的重要依据。数据业务需求表征和量化因子可以是数据等级标识DLI(Data levelidentification)，相应预先设置的业务数据优先级映射表内容即为DLI值与智能终端业务数据业务数据优先级之间的线性映射关系；或者可以是数据类型、数据传输时延及数据大小因子中的一种或多种，相应预先设置的业务数据优先级映射表内容即为提取因子与智能终端业务数据业务数据优先级之间的组合映射关系。

所述LoRa网络QoS调度管理方法，其特征还在于，所述步骤(2)中，QoS调度仲裁器根据上述业务数据需求制定相应的QoS调度算法，对各有序业务数据缓存队列按照对应业务数据优先级顺序进行顺次轮询，具体包括以下步骤：

a1.如果LoRa输出缓存队列没有数据，则从对应业务数据优先级最高的业务数据缓存队列Q₁顺次轮询到对应业务数据优先级最低的业务数据缓存队列Q_n，直到检测到某业务数据缓存队列存在数据为止，将该业务数据缓存队列中最后入队数据发送到LoRa输出缓存队列；

a2.如果LoRa输出缓存队列存在k级数据，则从对应业务数据优先级最高的业务数据缓存队列Q₁轮询到LoRa输出缓存队列中数据对应业务数据优先级的业务数据缓存队列Q_k-1，在此期间如果检测到某业务数据缓存队列存在数据，则将该业务数据缓存队列中最后入队数据插入到LoRa输出缓存队列；

a3.如果某一业务数据缓存队列Q_j数据在预设时间限制内一直没有进入LoRa输出缓存队列的时机，则牺牲一次业务数据缓存队列Q_j-1的轮询检测机会，将机会转移给业务数据缓存队列Q_j。

所述LoRa网络QoS调度管理方法，其特征还在于，所述步骤(2)中，QoS调度仲裁器根据LoRa输出接口反馈的LoRa网络实时带宽情况制定相应的QoS管理策略，对最后进入LoRa输出缓存队列中的仲裁获胜数据进行清洗，并将其发送至LoRa输出接口中。

所述LoRa网络QoS调度管理方法，其特征还在于，所述步骤(3)中，LoRa网关系统根据LoRa模块预设传输机制利用所述LoRa射频硬件电路将LoRa输出接口数据分组发送到LoRa网络中，在此同时LoRa网关可以配合记录LoRa输出缓存队列中各终端业务数据的实时传送状态信息，该记录信息在数据LoRa空中传输过程中根据LoRa输出缓存队列中各终端业务数据的实时传送状态变化即时更新，避免数据错发、漏传及重复发送的现象。

上述技术方案具有如下优点和有益效果：

本发明提供的一种支持复杂业务数据传输的LoRa网络QoS调度管理方法，能够在LoRa网络带宽资源有限的情况下对实时接收的智能终端复杂业务数据进行智能分配和QoS调度管理，有效避免缓存区溢出，保障数据传输过程的稳定性、实时性、低丢包率、数据超载规避和个性化调度需求，有效避免数据错发、漏传、重复发送及“饿死”等问题，为后续LoRa数据空中传输提供保障，从而合理灵活高效能利用LoRa网络带宽资源，实现LoRa网络点间高性能数据传输，更适应复杂的AIoT(人工智能物联网)应用场景，满足不同用户的业务需求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为根据本发明实施例的LoRa网络QoS调度管理方法—基本应用场景示意图；

图2为根据本发明实施例的LoRa网络QoS调度管理方法—扩展应用场景示意图。

图3为本发明实施例的LoRa网络QoS调度管理方法流程示意图；

具体实施方式

为使本发明的发明目的、技术方案和优点能够更加地清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明的具体实施方法进行进一步详细说明。应当理解，所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，而非本发明的全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供的LoRa网络QoS调度管理方法，可以应用于如图1所示的基本应用场景中，图中1#LoRa网关和2#LoRa基站/中继组成LoRa通信链路，与3#智能终端连接。1#LoRa网关首先利用复杂业务数据分配器实时接收3#智能终端产生的复杂业务数据，并根据业务需求及数据优先级将终端业务数据进行智能甄别后自动分配到对应不同业务数据优先级并经过循环检测和数据剔除的有序业务数据缓存队列中，然后利用QoS调度仲裁器根据上述业务需求对有序业务数据缓存队列数据进行调度，将仲裁获胜数据发送至LoRa输出缓存队列，并根据LoRa输出接口反馈的LoRa网络实时带宽情况对最后进入LoRa输出缓存队列的仲裁获胜数据进行清洗后将其发送至LoRa输出接口，最后LoRa网关系统根据LoRa模块预设传输机制利用所述LoRa射频硬件电路将LoRa输出接口数据分组发送到LoRa网络中，在此同时LoRa网关可以配合记录LoRa输出缓存队列中各终端业务数据的实时传送状态信息，该记录信息在数据LoRa空中传输过程中根据LoRa输出缓存队列中各终端业务数据的实时传送状态变化即时更新，避免数据错发、漏传及重复发送的现象。

需要说明的是，图1只是一种基本应用场景的示例图，在另一种应用场景图2中，LoRa通信链路进行组合扩展组成更大规模的LoRa通信系统，包含多个LoRa网关，LoRa网关可以通过LoRa中继经过“一跳”或“两跳”与LoRa基站间接相连，满足更复杂的应用需求，本发明可具体应用于基于LoRa的高山森林防火物联网智能监测系统。

森林火灾具有突发性、随机性和强破坏性的特点，因此一旦有火情发生或者可疑状况的出现，就必须以极快的速度采取应对措施。特别是在蜂窝移动网络(如4G、5G等)和Wi-Fi不能持续稳定覆盖的高山复杂应用场景中，利用无缝融合智能图像识别技术、面向对象的3D GIS技术、大型LoRa网络监控技术等高新技术手段，建立高山森林防火物联网智能监测系统，可以有效监测周围环境安全状况，最大程度减小财产损失和人员伤亡。

在本发明实施例中，智能终端产生的复杂业务数据包括控制响应信息、人数统计信息、AI智能分析识别的人脸照片及特征信息和视频截图数据，不同业务数据传输数据量大小各异，产生和传输间隔不统一，传输时延要求也不尽相同，其复杂性在时间和空间上均有所体现,对应不同业务数据类型具有不同特征。其中，控制响应数据是智能终端对LoRa网络中通信根节点下行指令进行的响应数据，该类型数据具有突发性和紧急性，数据长度不固定，每次上报数据固定为一条，对时延要求极高，需要LoRa网关在接收到该类型数据后立即向上传输，在LoRa网关无故障的情况下不会出现堆积现象；人数统计信息是智能终端定时间隔1min固定产生的数据，数据长度固定78字节，对时延要求较高，需要LoRa网关在接收到该类型数据后尽快向上传输，在LoRa网关无故障的情况下不会出现堆积现象；AI智能分析识别的人脸照片及特征信息是智能终端定时间隔5min非固定产生的数据，数据长度范围为10-60K字节，对时延要求较低，需要LoRa网关在带宽资源空闲时尽可能传输，在LoRa网关无故障的情况下会出现堆积现象；视频截图数据是智能终端定时间隔30min固定产生的数据，数据长度范围为100-500K字节，对时延要求极低，需要LoRa网关在预设一天(凌晨零点起算)之内能够传输成功一条，在LoRa网关无故障的情况下会出现堆积现象。

图3为本发明实施例提供的一种支持复杂业务数据传输的LoRa网络QoS调度管理方法的流程示意图。LoRa网络QoS调度管理方法可以应用于LoRa网关通信节点，对智能终端产生的复杂业务数据进行智能分配及QoS调度管理，包括以下步骤：

步骤S1：复杂业务数据分配器接收智能终端产生的复杂业务数据，并根据业务需求及数据优先级，智能甄别多种业务数据类型，进行智能分配，将实时的复杂业务数据按序存放在相应的数据缓存队列Q₁,Q₂,…,Q_n-1,Q_n中。

在本发明实施例中，LoRa网关能够进行数据智能分配及QoS调度管理的前提是通过RS-232串口接收智能终端实时业务数据流，通过终端侧串口通信协议中的数据包包头信息和包尾信息来识别提取完整单条终端业务数据。

在本发明实施例中，智能终端业务数据的数据业务需求表征和量化因子为数据等级标识DLI(Data level identification)，指示上述智能终端复杂业务数据类型或对应特征，相应预先设置的业务数据优先级映射表内容为DLI值与智能终端业务数据业务数据优先级之间的线性映射关系，预设业务数据优先级映射表示例如下：

表1

数据等级标识DLI	业务数据优先级
		一	1
二	2
		三	3
四	4

在本发明实施例中，复杂业务数据分配器实时接收并检索智能终端业务数据，提取数据业务需求表征和量化因子DLI，智能甄别终端业务数据类型，与预先设置的业务数据优先级映射表进行查找匹配后，将终端业务数据自动分配到对应第1/2/3/4业务数据优先级的业务数据缓存队列Q₁/Q₂/Q₃/Q₄。各业务数据缓存队列容量需根据业务数据特征进行预设，其中业务数据缓存队列Q₁预设容量为500K字节，业务数据缓存队列Q₂预设容量为100K字节，业务数据缓存队列Q₃预设容量为60M字节，业务数据缓存队列Q₄预设容量为24M字节。在终端业务数据进入对应业务数据缓存队列之前，需要首先对该业务数据缓存队列进行空间检测和数据剔除，如果检测到该业务数据缓存队列剩余空间不足，需要将其中最先入队数据进行剔除，循环空间检测和数据剔除步骤，直至终端业务数据能够完整进入到相应缓存队列为止，避免缓存区溢出。

步骤S2：QoS调度仲裁器根据业务数据需求及LoRa网络实时带宽情况，制定相应的QoS调度算法和管理策略，形成QoS仲裁机制，将智能终端业务数据发送至LoRa输出缓存队列接口中。

在本发明实施例中，QoS调度仲裁器根据上述业务数据需求制定相应的QoS调度算法，对有序业务数据缓存队列Q₁、Q₂、Q₃、Q₄按照对应业务数据优先级的第1、2、3、4顺序进行顺次轮询，如果LoRa输出缓存队列没有数据，则从业务数据缓存队列Q₁顺次轮询到业务数据缓存队列Q₄，直到检测到某业务数据缓存队列存在数据为止，例如业务数据缓存队列Q₁为空、业务数据缓存队列Q₂有数据，则该次轮询停止，将业务数据缓存队列Q₂中最后入队数据发送到LoRa输出缓存队列；如果LoRa输出缓存队列存在数据，例如LoRa输出缓存队列存在第3业务数据优先级数据，则从业务数据缓存队列Q₁顺次轮询到业务数据缓存队列Q₂，在此期间如果检测到某业务数据缓存队列存在数据，例如业务数据缓存队列Q₁存在数据，则该次轮询停止，将业务数据缓存队列Q₁中最后入队数据插入到LoRa输出缓存队列。此外，如果某一业务数据缓存队列在预设时间限制内一直没有数据进入LoRa输出缓存队列，例如业务数据缓存队列Q₄中数据在持续12h时间内一直没有机会进入LoRa输出缓存队列，则牺牲一次业务数据缓存队列Q₃的轮询检测机会，将机会转移给业务数据缓存队列Q₄。

在本发明实施例中，QoS调度仲裁器还根据LoRa数据接口反馈的LoRa网络实时带宽情况制定相应的QoS管理策略，对最后进入LoRa输出缓存队列中的仲裁获胜数据进行清洗，例如第3业务数据优先级终端业务数据成为仲裁获胜数据发送至LoRa输出缓存队列后，按照LoRa空口侧数据传输的数据包有效负载256字节进行数据分包标记。在LoRa输出周期内，第3业务数据优先级终端业务数据对所获得的通信资源享有独占通信权利，利用所获得的通信资源传送至LoRa输出接口。

步骤S3：LoRa射频硬件电路将终端业务数据发送到LoRa网络中。

在本发明实施例中，LoRa网关系统根据LoRa模块预设传输机制利用所述LoRa射频硬件电路将LoRa输出接口中终端业务数据进行分组传送，单组数据的最大数据包数为20个。在数据空中传输过程中，LoRa网关可以配合记录LoRa输出缓存队列中各终端业务数据的实时传送状态信息，记录格式为“l₁，l₂，...，l_n-1，l_n”，其中l_i(1≤i≤n)为LoRa输出缓存队列中按照入队先后顺序排列的各终端业务数据的剩余待传送数据量，该记录信息在数据LoRa空中传输过程中根据LoRa输出缓存队列中各终端业务数据的实时传送状态变化即时更新，避免数据错发、漏传及重复发送的现象。

上述实施例只是本发明的优选的应用实施例，本发明的保护范围并不局限于该实施例。凡在本发明的精神和原则范围内，所作的任何修改、改进、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种支持复杂业务数据传输的LoRa网络QoS调度管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)复杂业务数据分配器接收智能终端产生的复杂业务数据，并根据业务需求及数据优先级，智能甄别多种业务数据类型，进行智能分配，将实时的复杂业务数据按序存放在相应的数据缓存队列Q₁，Q₂，…，Q_n-1，Q_n中；

所述复杂业务数据分配器是指将接收的所述智能终端复杂业务数据进行智能甄别后自动分配到对应不同业务数据优先级的有序业务数据缓存队列Q₁，Q₂，…，Q_n-1，Q_n中，响应数据的不同业务需求；所述复杂业务数据分配器在实时接收并检索所述智能终端业务数据的同时，提取数据业务需求表征和量化因子，智能甄别智能终端业务数据类型，与预先设置的业务数据优先级映射表进行综合匹配，将智能终端业务数据自动分配到对应优先级的业务数据缓存队列中；各业务数据缓存队列容量需根据业务数据特征进行预设，并对缓存队列进行空间管理；

所述数据业务需求表征和量化因子为标识所述智能终端业务数据类型的参数，用于指示所述智能终端复杂业务数据类型或对应特征，是后续所述复杂业务数据分配器智能分配以及所述QoS调度仲裁器QoS调度管理应用的重要依据；所述数据业务需求表征和量化因子是数据等级标识DLI，相应预先设置的业务数据优先级映射表内容即为DLI值与智能终端业务数据业务数据优先级之间的线性映射关系；或者是数据类型、数据传输时延及数据大小因子中的一种或多种，相应预先设置的业务数据优先级映射表内容即为提取因子与智能终端业务数据业务数据优先级之间的组合映射关系；

(3)LoRa射频硬件电路将终端业务数据发送到LoRa网络中。

2.如权利要求1所述的LoRa网络QoS调度管理方法，其特征在于，所述复杂业务数据适应应用业务需求，具有不同的数据类型、数据量、产生和发送时间间隔、传输时延要求特点，包括视频数据、音频数据、视频截图数据、AI智能分析识别的人脸照片及特征信息、人数统计信息、实时信息、控制响应信息其中的一种或多种，其复杂性在时间和空间上均有所体现；其中，所述视频数据是指智能终端挂载摄像头装置采集数据，由所述智能终端固定时间间隔切割、压缩编码并封装后产生；所述音频数据是指智能终端挂载摄像头装置捕获数据，由所述智能终端固定时间间隔剪切、压缩编码并封装后产生；所述视频截图数据是指所述智能终端截取视频数据中的瞬时图像数据；所述AI智能分析识别的人脸照片及特征信息是指所述智能终端利用相应DPU模块对指定视频数据帧进行AI智能分析后识别的人脸照片及其人脸特征分析参数；所述人数统计信息是指所述智能终端利用相应DPU模块对指定视频数据帧进行AI智能分析后提取的人数统计量；所述实时信息是指所述智能终端固定时间间隔产生的传感器监测数据及设备心跳数据；所述控制响应信息是指所述智能终端对LoRa网络中通信根节点下行指令进行的响应数据；所述智能终端复杂业务数据对应不同业务数据类型具有不同特征。

3.如权利要求1所述的LoRa网络QoS调度管理方法，其特征在于，所述QoS调度仲裁器是指根据业务数据需求及LoRa网络实时带宽情况制定相应的QoS调度算法和管理策略，将仲裁获胜数据发送至LoRa输出缓存队列，其中最后进入所述LoRa输出缓存队列的所述仲裁获胜数据在LoRa输出周期内对所获得的通信资源享有独占通信权利，利用所获得的通信资源将所述终端业务数据发送至LoRa输出缓存队列接口。

4.如权利要求3所述的LoRa网络QoS调度管理方法，其特征在于，所述QoS调度算法是指，QoS调度仲裁器对各有序业务数据缓存队列按照对应业务数据优先级顺序进行顺次轮询，包括以下步骤：

a1.如果所述LoRa输出缓存队列没有数据，则从对应业务数据优先级最高的所述业务数据缓存队列Q₁顺次轮询到对应业务数据优先级最低的所述业务数据缓存队列Q_n，直到检测到某所述业务数据缓存队列存在数据为止，将该所述业务数据缓存队列中最后入队数据发送到所述LoRa输出缓存队列；

a2.如果所述LoRa输出缓存队列存在k级数据，则从对应业务数据优先级最高的所述业务数据缓存队列Q₁轮询到所述LoRa输出缓存队列中数据对应业务数据优先级的所述业务数据缓存队列Q_k-1，在此期间如果检测到某所述业务数据缓存队列存在数据，则将该所述业务数据缓存队列中最后入队数据插入到所述LoRa输出缓存队列；

a3.如果某所述业务数据缓存队列Q_j数据在预设时间限制内一直没有进入所述LoRa输出缓存队列的时机，则牺牲一次所述业务数据缓存队列Q_j-1的轮询检测机会，将机会转移给所述业务数据缓存队列Q_j。

5.如权利要求3所述的LoRa网络QoS调度管理方法，其特征在于，所述管理策略是指，所述QoS调度仲裁器根据所述LoRa输出缓存队列接口反馈的LoRa网络实时带宽情况，对最后进入所述LoRa输出缓存队列中的所述仲裁获胜数据进行清洗，并将其发送至LoRa输出缓存队列接口中。

6.如权利要求1所述的LoRa网络QoS调度管理方法，其特征在于，所述LoRa射频硬件电路将终端业务数据发送到LoRa网络中是指，LoRa网关系统根据LoRa模块预设传输机制利用所述LoRa射频硬件电路将所述LoRa输出缓存队列接口数据分组发送到所述LoRa网络中，在此同时LoRa网关配合记录所述LoRa输出缓存队列中各所述终端业务数据的实时传送状态信息，该记录信息在数据LoRa空中传输过程中根据所述LoRa输出缓存队列中各终端业务数据的实时传送状态变化即时更新。