CN112291760B - 一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法，包括以下步骤：1)初始化发射配置，获取每一个总灵敏度对应的最低发射功耗的发射配置，组成可选发射配置；2)构建信道模型，将局部区域检测的土壤体积含水量作输入量估算当前链路质量；3)根据估算出的当前链路质量，从可选发射配置中确定能够满足高质量链路的发射配置；4)如在可选发射配置存在高质量链路的发射配置，则将该配置作为当前发射配置并开始传输传感数据。与现有技术相比，本发明具有降低发射功耗、选择最佳的发射配置、提高地下节点能效、延长整体工作周期等优点。

Description

一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法

技术领域

本发明涉及地下无线传感网络和低功耗广域网技术领域，尤其是涉及一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法。

背景技术

地下无线传感网络是无线传感网络的一种延伸，主要由部署在地下土壤的传感器节点组成，以无线电作为通信方式的传感器网络，地下无线传感网络前景十分广阔，主要应用在精准农业监测、地下设施状况监测、边境巡逻以及灾后实时救援等领域，但由于地下环境的特殊性，地下无线传感网络主要面临地下节点能耗和传播距离有限等问题，LoRa(美国Semtech公司创建的低功耗广域网无线标准)作为一种新兴的低功耗广域网技术，凭借其功耗低、通信范围广、组网方便、造价低等优势成为地下无线传感网络新的通信解决方案，如今，基于LoRa的地下无线传感网络已经初步部署在地下基础设施监控、校园环境监测等应用。

目前，能量问题仍然是基于LoRa的地下无线传感网络的核心问题，一个地下无线传感网络的生存期需要在十几年以上才能保证其部署、建设效率。但由于地下节点本身存储能量有限(一般由锂电池供电)，并且目前通过磁耦合共振无线充电的方式给地下节点供能效率极低，故为避免将地下节点被取出补充能量，需尽可能减少地下节点的功耗。

在基于LoRa地下无线传感网络的实际应用中，节点的传播能力主要受地下土壤环境和LoRa发射参数影响。土壤中的水含量变化是影响链路质量的主要因素并且随着全年降水而变化。地下节点需设置具有最强传播能力的发射配置来应对最差的链路情况(土壤含水量很高)来确保传感数据成功上传，但由于较大的发射功耗会减少地下节点的运行时间，故这并不是长久之计。因此，如何保证在可靠的链路连接下追求发射功耗最小化对于基于LoRa的地下无线传感网络部署具有重大实际意义。经过对现有技术的文献检索发现，虽然LoRaWAN(LoRaWAN基于LoRa远距离通信网络设计的一套通讯协议和系统架构)提供了一种自适应速率机制，通过接收的信号强度去调整发射配置从而达到优化功耗的效果，但这不适用于基于LoRa的地下无线传感网络；一方面，由于自适应速率机制无法根据地下土壤环境选择最佳的发射配置，并且其可供选择的发射配置有限；另一方面，由于地下节点需要接收决策反馈的数据包，故又增加了格外的接收功耗，因此，需要针对基于LoRa的地下无线传感网络的地下节点提出一种能耗优化方法，以减小地下节点发射功耗，有效解决地下无线传感网络的能量问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法，包括以下步骤：

1)初始化发射配置，获取每一个总灵敏度对应的最低发射功耗的发射配置，组成可选发射配置；

2)构建信道模型，将局部区域检测的土壤体积含水量作输入量估算当前链路质量；

3)根据估算出的当前链路质量，从可选发射配置中确定能够满足高质量链路的发射配置；

4)如在可选发射配置存在高质量链路的发射配置，则将该配置作为当前发射配置并开始传输传感数据。

所述的步骤1)中，发射配置的参数包括发射功率、扩频因子、带宽和编码率，LoRa设备通过配置发射配置参数调整链路性能和整体能耗。

所述的步骤1)中，所述的总灵敏度包括接收灵敏度和发射功率，具体计算式为：

S＝-158-2.5×SF+10log(BW)-TP

其中，S为总灵敏度，SF为扩频因子，BW为带宽，TP为发射功率，-158-2.5×SF+10log(BW)表示接收灵敏度。

所述的信道模型采用仅考虑地下到地上通信的信道模型，即地下到地上的路径传播模型，则有：

P_loss＝L_ug(d_ug)+λ₁[L_ag(d_ag)]+λ₂[L_surface(d_surface)]+L_(R,ug2ag)-10logχ²

其中，P_loss为总体地下到地上通信的路径损失，用以表示链路质量，L_ug(d_ug)为在地下土壤传播d_ug米的损耗，L_ag(d_ag)为在空气传播d_ag米的损耗，L_surface(d_surface)为电磁波在地表传播d_surface米的损耗，L_(R,ug2ag)为发生在空气和土壤交接处的折射损耗，10logχ²为与多径衰落相关的地上路径损耗，建模为瑞利衰落分布随机变量χ，λ₁和λ₂为经验参数。

所述的地下土壤传播d_ug米的损耗L_ug(d_ug)的计算式为：

L_ug(d_ug)＝6.4+20logd_ug+20logβ+8.69αd_ug

ε″＝2n_mk_m

其中，α为衰减常数，β为相移常数，f为在土壤传播的电磁波频率，μ_r为土壤的相对磁导率，μ₀为自由空间的磁导率，ε₀为自由空间的介电常数，ε′和ε″分别为土壤介电常数的实部和虚部，n_m、n_d、n_b、n_u和κ_m、κ_d、κ_b、κ_u分别为折射率和归一化衰减系数，其值由经验公式获得，下标m、d、b、u分别代表湿土、干土、土壤结合水和土壤自由水，m_v为土壤体积含水量，m_vt为给定土壤的最大部分结合水体积。

所述的在空气传播d_ag米的损耗L_ag(d_ag)的计算式为：

L_ag(d_ag)＝-147.6+20logd_ag+20logf。

所述的发生在空气和土壤交接处的折射损耗L_(R,ug2ag)的计算式为：

其中，ε′为土壤介电常数的实部。

所述的步骤3)中，构建高质量链路，即丢包率>90％，需满足以下条件：

P_loss+K+S＜0

其中，K为与LoRa设备内部硬件和周围电磁波干扰有关的经验参数。

所述的步骤4)具体包括以下步骤：

基于当前的路径损失P_loss，计算最低灵敏度对应的发射配置是否满足构建高质量链路的条件，若是，则选用该配置作为当前发射配置，若否，则根据总衰减与最低灵敏度的差值D，从可用配置中搜索出满足高质量链路的发射配置，则有：

当D小于0时，选择可选发射配置中发射能力最低的配置；

当D大于0且小于可选发射配置最大选取数时，则选择可选发射配置中第|D|+1个配置；

当D大于可选发射配置最大选取数时，则无可选配置。

所述的步骤4)中，当土壤含水量较大导致链路质量较差，出现无可选发射配置满足当前链路需求时，则节点设备停止传输，保存地下节点能量，直至土壤含水量减小，在存在发射配置满足链路需求后，节点设备再重新传输传感数据。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明针对基于LoRa的地下无线传感网络的地下节点提出的能耗优化方法，由于地下节点集成了该能耗优化方法，能够及时根据地下土壤水含量的变化选择最佳的发射配置，从而降低了发射功耗，进而提高了地下节点能效，延长了基于LoRa的地下无线传感网络的整体工作周期。

附图说明

图1为40个发射配置所对应的发射功率趋势图。

图2为基于LoRa的地下无线传感网络信道模型。

图3为LoRa发射配置选择流程图。

图4为本发明的方法流程图。

图5a为在2018年10月20日至2019年10月20日期间在地点(a)土壤含水量变化以及算法挑选的发射配置所对应的发射功耗。

图5b为在2018年10月20日至2019年10月20日期间在地点(b)土壤含水量变化以及算法挑选的发射配置所对应的发射功耗。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

本发明提供了一种针对LoRa的地下无线传感网络地下节点的能耗优化方法。该方法首先根据局部区域的土壤水含量和所提出的信道模型来估算当前链路质量；然后，基于得到的传播路径损耗结果，自适应地选择在满足链路连接需求下发射功耗最小的发射配置。仿真结果表明该方法可以根据土壤水含量变化，自动选择最理想的发射配置，进而有效减小发射功耗，包括以下步骤：

1)初始化发射配置，将每一个灵敏度对应的最低发射功耗的发射配置挑选出来，组成可选的发射配置；

2)将局部区域检测的土壤水含量作输入量，根据所提出的信道模型估算当前链路质量；

3)根据当前链路质量估算结果，从步骤1)确定的可选发射配置确定能够满足高质量链路的配置；

4)如在可选发射配置存在满足步骤3)要求的配置，将该配置作为当前发射配置并开始传输传感数据；当土壤含水量较大导致链路质量较差，出现无可选发射配置满足当前链路需求，则停止传输，保存地下节点能量；直至土壤含水量减小，存在发射配置满足链路需求，节点再重新上传数据。

步骤1)初始化发射配置说明，LoRa设备可以配置不同的发射功率(TP)、扩频因子(SF)、带宽(BW)和编码率(CR)来调整其链路性能和整体能耗，传输功率在LoRa设备可选范围为-4dBm到20dBm，但由于硬件实现的限制，范围往往被限制在2dBm到20dBm之间。LoRa扩频调制技术是采用多个信息码片来代表有效负载信息的每个位，扩频因子则是码片速率与标称符号速率之间的比值。较高的扩频因子会增加信噪比(SNR)，从而增加接收灵敏度和通信范围，但同时数据包的传播时间也随着增加，进而影响发射功耗。带宽是传输频带内的频率宽度，较低的带宽可以提供较高的接收灵敏度但伴随着较低的数据率，此时，功耗也随之增加；在LoRa网络中，带宽一般设置为125kHz、250kHz、500kHz。编码率是为数据包非冗余部分的比例，通过采用循环纠错编码技术进行前向纠错检测，提高无线电链路的鲁棒性；在LoRa中编码率可以设置为4/5、4/6、4/7、4/8；由于编码率只在突发干扰的环境中起到改善链路质量的作用，故一般将编码率设为4/5，减少数据包包含冗余信息，进而达到提高能效的效果。

基于上述参数配置，共可组成399种LoRa发射参数配置，其对应着总灵敏度为-118dBm～-157dBm。这里的总灵敏度包括接收灵敏度和发射功率，由公式(1)给出。由于遍历全部的配置参数会带来较高的延迟性和算法功耗，故我们没有将这399种LoRa配置参数全部都选为可用的发射配置参数。一个总灵敏度对应着多个发射配置，故以发射功耗作为挑选标准，在每一个总灵敏度挑选最低发射功耗所对应的发射配置，这里共选择了共40组可选发射参数配置。所选的发射配置列在表1中。图1则展示了所挑选的40种发射配置(对应总灵敏度-118dBm～157dBm)在数据包大小为16字节的发射功耗变化趋势。

S＝-158-2.5×SF+10log(BW)-TP (1)

其中，S代表总灵敏度，SF代表扩频因子，BW代表带宽，TP代表发射功率，-158-2.5×SF+10log(BW)表示接收灵敏度。

表1根据每个总灵敏度最低发射功率所选择40个发射配置

步骤2)中需要根据输入的土壤含水量，通过信道模型来估算当前的路径损失。由于本次专利主要针对传感数据上传，故只需考虑地下到地上通信的信道模型，整体框架如图2所示。

地下到地上路径传播模型主要包括地下土壤损耗、土壤和空气分界面折射损耗、地表横波损耗和地上空气损耗。总体地下到地上通信的路径损失可表示为：

P_loss＝L_ug(d_ug)+λ₁[L_ag(d_ag)]+λ₂[L_surface(d_surface)]+L_(R,ug2ag)-10logχ² (2)

其中，L_ug(d_ug)代表在地下土壤传播d_ug米的损耗，L_ag(d_ag)代表在空气传播d_ag米的损耗，L(_R,ug2ag)是发生在空气和土壤交接处的折射损耗，L_surface(d_surface)是电磁波在地表传播d_surface米的损耗，-10log(χ²)是与多径衰落相关的地上路径损耗，将其建模为瑞利衰落分布随机变量χ，λ₁和λ₂是经验参数，通过最小均方差估计得出分别为0.35和0.64。

L_ug(d_ug)可由下式表示：

L_ug(d_ug)＝6.4+20logd_ug+20logβ+8.69αd_ug (3)

其中α是衰减常数，可表示为：

β是相移常数，可表示为：

其中，f是在土壤传播的电磁波频率，μ_r是土壤的相对磁导率，μ₀是自由空间的磁导率，ε₀是自由空间的介电常数，ε′和ε″分别为土壤介电常数的实部和虚部，可以由MBSDM模型确定，即(6)-(19)。只需要给定土壤的黏土百分比C、在土壤传播的电磁波频率f、土壤体积含水量m_v，即可求得。

n_m,n_d,n_b,n_u和κ_m,κ_d,κ_b,κ_u分别代表折射率和归一化衰减系数的值，下标m,d,b,u分别代表湿土、干土、土壤结合水、土壤自由水。m_vt是给定土壤的最大部分结合水体积。其中对于干土、土壤结合水、土壤自由水的折射率和归一化衰减系数表示为：

其中针对于土壤结合水和土壤自由水的介电常数和损耗因子的实部和虚部由德拜弛豫方程得出：

其中，σ_b,u,τ_b,u和ε_0b,0u是分别是跟土壤结合水和土壤自由水相关的电导率、驰豫时间和在低频极限的介电常数。ε_∞为在高频极限的介电常数，在土壤结合水和土壤自由水中均为4.9。上述(6)-(12)中的光谱参数可以由(13)-(19)得出，这些公式都是基于大量土壤样本得出的经验公式。

n_d＝1.634-0.539·10^-2C+0.2748·10^-4C² (13)

k_d＝0.03952-0.04038·10^-2C (14)

m_vt＝0.02863+0.30673·10^-2C (15)

ε_0b＝79.8-85.4·10^-2C+32.7·10^-4C² (16)

τ_b＝1.062·10^-11+3.450·10^-12·10^-2C (17)

ε_0u＝100 (18)

τ_u＝8.5·10^-12 (19)

L_ag(d_ag)可由下式表示：

L_ag(d_ag)＝-147.6+20logd_ag+20logf (20)

L_surface(d_surface)可由下式表示：

L_surface＝40logd_surface (21)

L(_R,ug2ag)可由下式表示：

当地下无线传感网络部署在城市时，信号在空气传播过程中则需要考虑多径路径。该多径路径可以建模为瑞利衰减分布，其概率密度分布函数由下式给出：

其中，σ_R为瑞利衰减分布参数，由实地实验可以确定，本次仿真假设在空旷的农场中进行，故不考虑多径衰弱损失。

步骤3)中所提的高质量链路的确定是根据现场实验得出，建立高质量链路(即丢包率>90％)需要满足如下条件：

P_loss+K+S＜0 (24)

S和P_loss可以通过式(1)和(2)分别得到，K是一个经验参数，与跟LoRa设备内部硬件和周围电磁波干扰有关，这里根据现场实测，可以得到K为15dB。

步骤4)LoRa发射配置选择流程如图3所示。首先初始化LoRa发射配置(表1列出的40个)，按照总灵敏度-118dBm到-157dBm依次排列，对应的序列为1-40。然后，输入当前含水量，根据公式(2)得到当前路径损失。基于当前路径损失的结果，计算最低灵敏度(-118dBm)对应的发射配置是否满足式(24)。如果满足，则选用该配置作为当前发射配置；如果不满足，根据总衰减和最低灵敏度的差值D，从而从可用配置中索引出满足高质量链路的发射配置。当D>39，这时土壤含水量过高导致链路衰减大，故没有可用配置满足当前链路需求；此时需停止发送数据，直到土壤含水量降低，路径衰减减少，再尝试寻找最优发射配置。

实施例

预设条件：采用Semtech SX1278芯片集成的收发器进行测试，工作频率为433兆赫兹，发送的数据包大小为16字节，本例中假设实验场地为空旷的农场环境，节点埋藏深度为0.4米，地下节点和地上接收器的水平距离为20米，土壤黏土占比为4％。

如图4所示，一种基于LoRa的地下无线传感网络地下节点能耗优化方法，以某两地从2018年10月20日到2019年10月20日的日含水量作为输入值，采用该方法对地下节点进行发射能耗优化，具体结果如下：

首先，地下节点发送单个数据包的发射功耗可由下列式子得出：

TPC＝V_supplyI_txT_tx (25)

V_supply是供应电压，这里测量结果为3.3伏；I_tx是地下节点的发射电流，取决于发射功率的大小，具体对应关系如表2所示；T_tx是包发送的持续时间，主要由前导码时间和有效载荷时间组成：

T_tx＝T_preamble+T_payload (26)

前导码时间可以由下式得出：

T_preamble＝(n_preamble+4.25)T_sym (27)

n_preamble是前导码的符号数量，T_sym是符号周期，由扩频因子和带宽决定：

T_sym＝2^SF/BW (28)

前导码时间则为：

这里PL代表有效载荷大小；H取决于是否有数据包头，如果有则设为0，如果没有则为1；DE是否采用低数率优化的标志位，当扩频因子为11或12，DE设为1，其余扩频因子值下DE设为0。

表2发射功率和发射电流对应关系表

首先将提出的节能方法运行在LoRa设备上，测算其运行时间和运行功耗。经过测试，其运行时间为16微秒，运行一次所需功耗为1.06微焦。这说明提出的节能方法延迟和运行功耗极低，对整体地下无线传感网络的总体功耗的整体影响几乎忽略不计。

将两地的每日土壤含水量作为能耗优化方法的输入值，根据该土壤水含量计算出的路径损失结果后，选择功耗最低并且可以保持高质量链路的发射配置。图5a和5b描述了从2018年10月20日至2019年10月20日期间两地的土壤含水量变化，以及根据能耗优化算法挑选出的发射配置所对应的发射功耗。可以看出，能耗优化方法能够根据每日土壤含水量自适应挑选功耗最低并且保持高质量链路的发射配置。

在实际的基于LoRa地下无线传感网络的应用中，如没有采取本次所提出的能耗优化方法，地下节点一般采用最强的发射功耗，以保证即使在链路较差的情况下仍保持高质量链路，这种情况我们称为全功率场景，这里把在全功率场景下发射配置设为20-125-12，即为发射功率为20dBm，带宽为125kHz，扩频因子为12，此为表1中最强发射配置。

将所提出的节能方法进行全功率场景进行对比，具体比较结果如表3所示。

表3能耗优化方法和总功耗场景的总发射功耗对比表

全功率场景下，发送一个有效载荷为16字节的数据包，其发射功耗为544.05毫焦，故对应的总发射功耗为199.12焦(544.05毫焦*366天)，在计算地点(a)和(b)的总发射功耗我们需考虑节能方法本身的功耗，故在地点(a)所消耗的总能量为0.88焦，在地点(b)的总的发射功耗为1.93焦，这里总的发射功耗包括节能方法产生的运行总功耗为0.39毫焦。需要注意的是，由于地点(b)全年土壤含水量较高，故其对应的总发射功耗也相对较高。当含水量高于27.37％，则没有发射配置满足当前链路需求，节点进入休眠状态，等待含水量降低后再尝试发送。从最终结果来看，节能算法可以有效提高发射功耗，相对于全功率场景节约了99％以上的发射功耗，这将极大延长地下节点工作周期，提高基于LoRa的地下无线传感网络的运行时间。

Claims (8)

1.一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)初始化发射配置，获取每一个总灵敏度对应的最低发射功耗的发射配置，组成可选发射配置，发射配置的参数包括发射功率、扩频因子、带宽和编码率，LoRa设备通过配置发射配置参数调整链路性能和整体能耗，所述的总灵敏度包括接收灵敏度和发射功率，具体计算式为：

S＝-158-2.5×SF+10log(BW)-TP

其中，S为总灵敏度，SF为扩频因子，BW为带宽，TP为发射功率，-158-2.5×SF+10log(BW)表示接收灵敏度；

2)构建信道模型，将局部区域检测的土壤体积含水量作输入量估算当前链路质量；

3)根据估算出的当前链路质量，从可选发射配置中确定能够满足高质量链路的发射配置；

4)如在可选发射配置存在高质量链路的发射配置，则将该配置作为当前发射配置并开始传输传感数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法，其特征在于，所述的信道模型采用仅考虑地下到地上通信的信道模型，即地下到地上的路径传播模型，则有：

其中，P_loss为总体地下到地上通信的路径损失，用以表示链路质量，L_ug(d_ug)为在地下土壤传播d_ug米的损耗，L_ag(d_ag)为在空气传播d_ag米的损耗，L_surface(d_surface)为电磁波在地表传播d_surface米的损耗，L_(R，ug2ag)为发生在空气和土壤交接处的折射损耗，10logχ²为与多径衰落相关的地上路径损耗，建模为瑞利衰落分布随机变量χ，λ₁和λ₂为经验参数。

3.根据权利要求2所述的一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法，其特征在于，所述的地下土壤传播d_ug米的损耗L_ug(d_ug)的计算式为：

L_ug(d_ug)＝6.4+20log d_ug+20logβ+8.69αd_ug

ε″＝2n_mk_m

其中，α为衰减常数，β为相移常数，f为在土壤传播的电磁波频率，μ_r为土壤的相对磁导率，μ₀为自由空间的磁导率，ε₀为自由空间的介电常数，ε′和ε″分别为土壤介电常数的实部和虚部，n_m、n_d、n_b、n_u和κ_m、κ_d、κ_b、κ_u分别为折射率和归一化衰减系数，其值由经验公式获得，下标m、d、b、u分别代表湿土、干土、土壤结合水和土壤自由水，m_v为土壤体积含水量，m_vt为给定土壤的最大部分结合水体积。

4.根据权利要求2所述的一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法，其特征在于，所述的在空气传播d_ag米的损耗L_ag(d_ag)的计算式为：

L_ag(d_ag)＝-147.6+20log d_ag+20log f

其中，f为在土壤传播的电磁波频率。

5.根据权利要求2所述的一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法，其特征在于，所述的发生在空气和土壤交接处的折射损耗L_(R，ug2ag)的计算式为：

其中，ε′为土壤介电常数的实部。

6.根据权利要求2所述的一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法，其特征在于，所述的步骤3)中，构建高质量链路，即丢包率＞90％，需满足以下条件：

P_loss+K+S＜0

其中，K为与LoRa设备内部硬件和周围电磁波干扰有关的经验参数。

7.根据权利要求6所述的一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法，其特征在于，所述的步骤4)具体包括以下步骤：

基于当前的路径损失P_loss，计算最低灵敏度对应的发射配置是否满足构建高质量链路的条件，若是，则选用该配置作为当前发射配置，若否，则根据总衰减与最低灵敏度的差值D，从可用配置中搜索出满足高质量链路的发射配置，则有：

当D小于0时，选择可选发射配置中发射能力最低的配置；

当D大于0且小于可选发射配置最大选取数时，则选择可选发射配置中第|D|+1个配置；

当D大于可选发射配置最大选取数时，则无可选配置。

8.根据权利要求1所述的一种基于LoRa的地下无线传感网络节点能耗优化方法，其特征在于，所述的步骤4)中，当土壤含水量较大导致链路质量较差，出现无可选发射配置满足当前链路需求时，则节点设备停止传输，保存地下节点能量，直至土壤含水量减小，在存在发射配置满足链路需求后，节点设备再重新传输传感数据。

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