CN114222316B - 一种LoRa参数评估方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种LoRa参数评估方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括接收LoRa检测信号，并获取该LoRa检测信号对应的参数组合信息和场景参数，以提供LoRa参数组合以及实际应用场景对应的参数信息，为参数评估提供数据来源和用户实际需求，从而根据该参数组合信息和场景参数确定参数评估结果，以实现基于实际场景应用对LoRa参数组合进行评估，为用户提供网络铺设的可行性判断及后续网络铺设验证的参考，进而改善网络铺设过程中网络覆盖、干扰、容量等问题。
Description
技术领域
本发明涉及物联网通信技术领域，尤其涉及一种LoRa参数评估方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
LoRa网络(Long Range Radio，远距离无线电)具有功耗低、传输距离远、组网灵活等诸多方面的优势，因此在IoT(Internet of Things，物联网)业务和应用需求快速增长的领域内具有潜在的广泛应用前景。对于LoRa网络的应用，通信交互实时性与网络覆盖范围是个矛盾的统一体。目前在LoRa网络建设之前，能够真正协助用户规划网络的工具/方法很少，如何根据应用现场实际情况规划合适网络参数及数量，从而改善网络覆盖、干扰、容量等问题，成为网络铺设的难点。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种LoRa参数评估方法、装置、设备及可读存储介质。旨在解决如何根据实际应用场景对LoRa网络参数进行评估的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种LoRa参数评估方法，包括如下步骤：
接收LoRa检测信号；
获取所述LoRa检测信号对应的参数组合信息和场景参数；
根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果。
可选的，所述根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果的步骤之后，还包括：
实时监测当前参数组合信息对应的信号强度；
判断所述信号强度是否与接收灵敏度阈值匹配；
若是，则返回评估停止应答帧，并记录参数评估结果。
可选的，所述参数评估结果包括距离评估结果，所述根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果的步骤包括：
确定所述场景参数中的距离场景参数，并根据所述距离场景参数确定初始介质参数；
根据所述初始介质参数和所述参数组合信息确定距离评估结果。
可选的，所述参数评估结果包括时间评估结果，所述根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果的步骤包括：
确定所述场景参数中的配置场景参数；
根据所述参数组合信息和所述配置场景参数确定时间评估结果。
可选的，所述记录当前参数评估结果的步骤之后，还包括：
依据所述参数评估结果确定校正参数；
根据所述校正参数和所述参数组合信息确定对应的参数评估校正结果。
可选的，所述校正参数包括介质校正参数和时间系数参数，所述根据所述校正参数和所述参数组合信息确定对应的参数评估校正结果的步骤包括：
依据所述介质校正参数和所述参数组合信息确定对应的距离评估校正结果；
或，依据时间系数参数和所述时间评估结果，得到时间评估校正结果；
将所述距离评估校正结果和所述时间评估校正结果作为参数评估校正结果。
可选的，根据所述校正参数和所述参数组合信息确定对应的参数评估校正结果的步骤之后，还包括：
获取输入的结果显示选择指令；
依据所述结果显示选择指令确定对应的参数评估显示结果；
实时输出所述参数评估显示结果。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种LoRa参数评估装置，包括信号接收模块、参数获取模块、参数评估模块，其中：
所述信号接收模块，用于接收LoRa检测信号；
所述参数获取模块，用于获取所述LoRa检测信号对应的参数组合信息和场景参数；
所述参数评估模块，用于根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种LoRa参数评估设备，所述LoRa参数评估设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的LoRa参数评估程序，其中：所述LoRa参数评估程序被所述处理器执行时实现如上所述的LoRa参数评估方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有LoRa参数评估程序，所述LoRa参数评估程序被处理器执行时实现如上所述的LoRa参数评估方法的步骤。
本发明提出的一种LoRa参数评估方法、装置、设备及可读存储介质，接收LoRa检测信号，并获取该LoRa检测信号对应的参数组合信息和场景参数，以提供LoRa参数组合以及实际应用场景对应的参数信息，为参数评估提供数据来源和用户实际需求，从而根据该参数组合信息和场景参数确定参数评估结果，以实现基于实际场景应用对LoRa参数组合进行评估，为用户提供网络铺设的可行性判断及后续网络铺设验证的参考，进而改善网络铺设过程中网络覆盖、干扰、容量等问题。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图；
图2为本发明LoRa参数评估方法方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明一实施例应用场景示意图；
图4为本发明一实施例工勘命令格式示意图；
图5为本发明一实施例速率-接收端灵敏度示意图；
图6为本发明距离评估结果校正前后的对比参考示意图；
图7为本发明时间评估结果校正前后的对比参考示意图；
图8为本发明LoRa参数评估装置结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图。
如图1所示，设备可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的设备的结构并不构成对设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及LoRa参数评估程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的LoRa参数评估程序，并执行以下操作：
接收LoRa检测信号；
获取所述LoRa检测信号对应的参数组合信息和场景参数；
根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果。
本发明应用于设备的具体实施例与下述应用LoRa参数评估方法的各实施例基本相同，在此不作赘述。
请参照图2，图2为本发明LoRa参数评估方法第一实施例的流程示意图，其中，所述LoRa参数评估方法包括如下步骤：
步骤S100，接收LoRa检测信号；
本实施例中，需要说明的是，LoRa参数评估方法应用于LoRa参数评估系统，该LoRa参数评估系统包括LoRa主节点、LoRa移动节点、移动终端、用户平台。参考图3，其中，LoRa主节点1，主要由主控101、LoRa模块102蓝牙模块103组成。放置在规划部署的网络中心位置，用于根据预设参数发送LoRa检测信号。LoRa移动节点2，主要由LoRa模块201、主控202和蓝牙模块203组成，主要用于检测当前位置LoRa主节点1在不同参数配置下的LoRa信号强度，主控内部集成了网络覆盖评估算法及数据传输速率评估算法，根据用户当前输入的测试条件以及实测情况，实时预测当前参数配置下的网络极限覆盖距离以及预期的数据收发交互时长，并将相关的预测结果通过蓝牙方式传递给移动终端小程序。移动终端3，以手机为例，测试前，通过蓝牙通信方式，将用户结合实际应用的关键参数录入，参数配置通过蓝牙通信方式下发给LoRa主节点1和LoRa移动节点2；测试中，可用于实时展示当前位置的信号强度等信息；测试结束后，可以将LoRa移动节点2的处理结果展示出来，也可配置将相关评估结果发送给制定的服务器，如用户平台4，便于用户同步在远端查看，更好地指导用户评估网络覆盖情况及参数选择。用户平台4，用于接收并展示移动终端3发送的评估结果，便于用户在远程查看评估结果，据此规划现场的网络搭建。在一实施例中，还可以是LoRa参数评估系统包括LoRa主节点、LoRa移动节点、移动终端三部分组成。
LoRa检测信号是指LoRa主节点发出的用于测试的检测信号。该检测信号中包括有LoRa参数SF(SpreadingFactor，扩频因子)、BW(Band Width，信号带宽)、CR(code rate，编码率)对应的组合，根据SF、BW、CR的不同组合确定不同的速率，也即不同的数据收发频率。
具体地，在将LoRa主节点放置在规划部署的各网络中心位置上电后，等待LoRa移动节点发送启动工勘命令。LoRa移动节点为便携式的，测试人员持便携式LoRa移动节点至与其铺设节点的位置上电等待；测试人员通过移动终端触发工勘测试开始命令，移动终端将该工勘测试开始指令发送至LoRa移动节点。其中，通信可以采用基于TCP协议(Transmission Control Protocol，传输控制协议)的Socket通信，其中协议格式自定义。LoRa移动节点通过蓝牙模块接收到工勘测试开始命令后，通过相关地图API接口(如百度、高德等)实时获取当前工勘位置距离LoRa主节点之间的直线距离信息。然后，通过LoRa通信发出启动工勘的命令；命令中携带距离信息。其中，工勘命令格式可参考图4，具体可以包括协议头：2个字节，固定为0xF5 0xAA，用于协议识别；长度：1个字节，指整个数据包中的有效数据的长度，从参数区(包含参数区)开始到和校验之前(不包含和校验)的所有字节数的总和；功能码：1-工勘命令，2-启动确认；参数区：1-为距离信息，2-预留；数据区：工勘命令下，数据默认为当前位置与LoRa主节点的直线距离信息；校验区：从参数区(包含参数区)开始算起，到校验字节之前，累加和取最后一个字节作为校验字节。可以理解的是，上述工勘格式可根据实际需求进行更改，在此不做限制。LoRa主节点接收到启动工勘的命令后，会给出应答，同时延时3s进入工勘状态，再次等待LoRa从节点发送开始；此时，根据预设参数发送LoRa检测信号。
步骤S200，获取所述LoRa检测信号对应的参数组合信息和场景参数；
本实施例中，需要说明的是，LoRa主节点发出的LoRa检测信号是根据预设的参数组合确定的，参数组合信息是指该预设的参数组合，其中，参数组合包括SF、BW、CR组合。通过根据预设的参数组合发送LoRa检测信号，进行不同参数组合的对应的LoRa参数评估。不同的速率对应不同的参数组合，在进行LoRa参数评估时，默认从低速率向高速率递增的方式进行验证。场景参数是指测试人员根据实际应用需求输入的参数或设备根据实际应用场景获取的相关信息，例如，设备获取的当前位置距离LoRa主节点的直线距离。
具体地，LoRa移动节点在获取LoRa检测信号后，确定该LoRa检测信号对应的参数组合信息和场景参数。
步骤S300，根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果。
本实施例中，需要说明的是，参数评估结果是指基于参数组合进行一系列计算后，确定的包含有网络极限覆盖距离以及数据收发交互时长相关的评估结果。该参数评估结果包括有初始的参数评估结果和经过计算校正后的参数评估结果。具体地，LoRa移动节点在获取参数组合信息和场景参数信息后，依据主控内部集成的网络覆盖评估算法和数据传输速率评估算法，得出参数评估结果。
本发明实施例中，接收LoRa检测信号，并获取该LoRa检测信号对应的参数组合信息和场景参数，以提供LoRa参数组合以及实际应用场景对应的参数信息，为参数评估提供数据来源和用户实际需求，从而根据该参数组合信息和场景参数确定参数评估结果，以实现基于实际场景应用对LoRa参数组合进行评估，为用户提供网络铺设的可行性判断及后续网络铺设验证的参考，进而改善网络铺设过程中网络覆盖、干扰、容量等问题。
进一步地，基于本发明LoRa参数评估方法第一实施例，提出本发明LoRa参数评估方法第二实施例，所述步骤S300，根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果的步骤之后，还包括：
步骤a，实时监测当前参数组合信息对应的信号强度；
步骤b，判断所述信号强度是否与接收灵敏度阈值匹配；
步骤c，若是，则返回评估停止应答帧，并记录参数评估结果。
本实施例中，需要说明的是，接收灵敏度阈值是指在链路预算中为了确保通信质量所述设置的边界值，该接收灵敏度阈值为在芯片的极限值的基础上，增加预留链路系统裕量后确定的阈值，即允许的链路预算的临界值。例如，确定芯片极限值后，预留15～20dB作为链路系统裕量。判断信号强度是否与接收灵敏度阈值匹配的方式是确认该信号强度是否小于接收灵敏度阈值，例如，接收灵敏度阈值为-120dB，当前信号强度值为-125dB，此时返回评估停止应答帧。在LoRa主节点通过根据预设的参数组合发送LoRa检测信号，进行不同参数组合的对应的LoRa参数评估时，交互需要应答，从而使LoRa主节点据此判断是否要轮询后续参数组合。评估停止应答帧是指LoRa移动节点返回给LoRa主节点的应答帧，用于通知LoRa主节点不再轮询验证后续参数组合。
具体地，实时监测当前参数组合信息对应的信号强度，判断该信号强度是否小于接收灵敏度阈值，若是，则返回评估停止应答帧，停止后续参数组合信息的评估，记录当前参数组合信息及之前参数组合信息对应的参数评估结果。
通过设置接收灵敏度阈值，确定是否继续进行LoRa参数组合的轮询评估，避免部分参数组合在当前场景参数下收发双方无法通信的情况，减少无效的测试等待时间，从而高效完成现场工勘。
进一步地，根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果的步骤包括：
步骤d，确定所述场景参数中的距离场景参数，并根据所述距离场景参数确定初始介质参数；
步骤e，根据所述初始介质参数和所述参数组合信息确定距离评估结果。
本实施例中，需要说明的是，参数评估结果包括距离评估结果。距离评估结果用于反映LoRa网络覆盖，也即极限距离的评估结果。初始介质参数是在进行LoRa参数组合评估对应的距离评估结果的评估计算时的介质损耗，是一个预先根据实验确定的经验值，或者选择一个测试位置对应的预估值。距离场景参数是指当前工勘位置距离LoRa主节点之间的直线距离，可以通过通过相关地图API接口(如百度、高德等)实时获取，将该距离场景参数代入网络覆盖评估算法中，得出初始介质参数，进一步根据该初始介质参数和所述参数组合信息确定距离评估结果。
具体地，在理想条件下无线通信的传播损耗计算公式：Los＝32.44+20lgD(Km)+20lg(MHz)，其中，Los是传播损耗，单位为dB；D是传输距离，单位是Km；F是工作频率，单位是MHz。在实际传输条件下，无线通信要受到各种外界因素的影响，如大气、阻挡物、多径等造成损耗，计算公式变为：Los＝32.44+20lgD(Km)+20lg(MHz)+初始介质参数。通过以下公式进行变换：PR(dBm)＝PT(dBm)-CT(dB)+GT(dB)-FL(dB)-CR(dB)+GR(dB)；FL(dB)＝PT(dBm)-PR(dBm)-CT(dB)+GT(dB)-CR(dB)+GR(dB)；FL(dB)＝Los；可以得到传输距离D的计算公式：其中，PR表示接收端灵敏度；PT表示发送端功率；CR表示接收端接头和电缆损耗；CT表示发送端接头和电缆损耗；GR表示接收端天线增益；GT表示发送端天线增益；FL表示自由空间损耗。上述计算公式中可根据实测硬件条件确定具体参数对应的数值，使用不同的硬件参数可能不同，在此不做限制，本实施例中，LoRa的工作频率F为470MHz；发送端功率PT为22dBm；接收端接头和电缆损耗CR、发送端接头和电缆损耗CT均按照0.5dB计算；收发均使用吸盘全向天线，接收端天线增益GR为3dBi；发送端天线增益GT为5dBi。接收端灵敏度PR在不同通信速率下，即BW和SF不同时，对应的接收端灵敏度也不同，具体可通过如下公式计算：/>通常情况下，上述计算结果为芯片的极限值，实际使用时考虑到无线链路通信稳定性，在无线链路建设时，通常预留15～20dB的链路系统裕量。可以提前根据导入的参数配置计算出相关接收端灵敏度的数值，预留裕量(20dB)，其中，链路系统裕量可以根据实际需求进行更改。参考图5，以一组配置为例，计算得出不同速率下接收端灵敏度对应数值。通过提前导入速率与接收端灵敏度对应的表格，在进行参数组合评估时即可通过查表法或者公式计算得到接收端灵敏度。
通过实际场景与网路覆盖评估算法计算得到传输距离，为用户网络铺设的可行性判断及后续网络铺设验证的参考，提升网络铺设的质量。
进一步地，根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果的步骤包括：
步骤f，确定所述场景参数中的配置场景参数；
步骤g，根据所述参数组合信息和所述配置场景参数确定时间评估结果。
本实施例中，需要说明的是，参数评估结果包括时间评估结果。时间评估结果用于反映在当前实际的场景下，不同参数组合对应的LoRa数据收发交互一次的时间，为数据收发传输时间之和。配置场景参数是指用户根据实际需要输入的用于计算LoRa数据收发交互传输时间的参数。其中该配置场景参数有多个，为了降低用户操作复杂度，该多个配置场景参数可以根据用户需求设置默认值，或进行选择修改配置。具体地，获取场景参数中的配置场景参数，将该参数组合信息和配置场景参数代入数据传输速率评估算法以确定时间评估结果。
具体地，数据传输速率评估算法的计算方式为：LoRa数据包的一次传输的总时间Tpacket(TOA)，等于前导码传输时间Tpreamble加数据包传输时间Tpayload，即：Tpacket＝Tpreamble+Tpayload；其中，前导码传输时间Tpreamble为：Tpreamble＝(npreamble+4.25)TS；数据包传输时间Tpayload为：Tpayload＝npayload×TS；前导码长度npreamble：支持可配置。TS表示1个符号传输时间，计算公式为：计算符号数量npayload：其中，函数说明：max()表示取最大值函数，ceil()表示取整数函数；整合上述公式，进一步得到LoRa数据包的一次传输的总时间Tpacket：/>其中，上述公式各参数分别为：PL：有效负载的字节数，范围是1到255；SF：扩频因子，取值6到12；IH：报头模式，显式报头模式(默认)IH＝0，隐式报头模式时IH＝1；DE：当LowDataRateOptimize＝1时为DE＝1，否则为DE＝0；CR：编码率，1对应于4/5、2对应4/6,3对应4/7，4对应4/8。CRC：CRC校验，取值0/1，为1则使能，校验是针对有效载荷部分。本实施例中，为降低用户操作的复杂度，对于参数npreamble、CR、CRC、DE、IH选择使用默认值，用户可以根据需要选择修改配置；SF、BW参数组合通过文件形式借助移动终端(如手机)的蓝牙通信方式同步到测试终端；PL为需要用户根据实际应用场景输入的参数，对于粗略估计默认收、发字节数(收、发的最大字节数)使用同一个数值，也可以根据实际情况选择收、发字节数分别填写，可以进一步提高估算的结果。
通过集成数据传输速率评估算法，测试人员只需通过手机端APP简单输入参数，即可给出各参数组合下对应的数据一次控制传输时间的评估结果，提升用户使用体验。
进一步地，根据根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果的步骤之后，还包括：
步骤h，依据所述参数评估结果确定校正参数；
步骤i，根据所述校正参数和所述参数组合信息确定对应的参数评估校正结果。
本实施例中，需要说明的是，在进行LoRa参数组合评估时，在未进行过校正时，得到的参数评估结果为理论值，即可能存在较大的偏差。在得到参数评估结果后，需进一步进行校正，以确定更为精准的参数评估结果。校正参数是指用于对参数评估结果进行校正的参数。具体地，在确定参数评估结果后，确定该参数评估结果对应的校正参数，其中，校正参数可以包括介质校正参数和时间系数参数，分别用于对参数评估结果中的距离评估结果和时间评估结果进行校正。依据校正参数校正各个参数组合下对应的参数评估结果，得到参数评估校正结果。
通过确定校正参数，校正参数评估结果，提升参数评估结果的准确性和可参考性。
进一步地，根据所述校正参数和所述参数组合信息确定对应的参数评估校正结果的步骤包括：
步骤j，依据所述介质校正参数和所述参数组合信息确定对应的距离评估校正结果；
或，步骤k，依据时间系数参数和所述时间评估结果，得到时间评估校正结果；
步骤l，将所述距离评估校正结果和所述时间评估校正结果作为参数评估校正结果。
本实施例中，需要说明的是，参数评估结果包括距离评估结果和时间评估结果。校正参数包括介质校正参数和时间系数参数。其中，介质校正参数用于校正距离评估结果，时间系数参数用于校正时间评估结果。具体地，依据介质校正参数和参数组合信息确定对应的距离评估校正结果。介质校正参数是指对初始介质参数进行校正后的参数，即介质校正参数校正的是在网络覆盖评估算法中的介质损耗。进行距离评估校正结果计算时，使用介质校正参数替换距离计算公式中的初始介质参数，即传输距离D校正后计算公式校正距离评估结果主要原理是针对实际测试环境，对弗里斯传输公式进行校正，从而预测不同参数组合下的极限通信距离。其中，为了保证校正的准确性，需在测试前保证：发射机和接收机精度及稳定性；手机地图定位准确度确认；数据采集点数及其代表性。通过同一LoRa参数组合在多个位置的距离评估，得出介质校正参数。例如，使用默认速率(比如速率7)，在5个位置(P1～P5)，自动实现对各个参数组合下的距离进行校正，通过最小二乘法实现对初始介质参数进行校正确定介质校正参数，且考虑到实际测试可能存在误差，在2组数据点可得到介质校正参数的前提下，增加3组参数测试，即每一组参数测试5组数据点。参考图6，图6为对弗里斯传输公式进行校正，得到的距离评估结果校正前后传输距离的对比参考图。
具体地，依据时间系数参数和时间评估结果，得到时间评估校正结果。在进行时间评估结果校正时，根据实测情况，在理论值的基础上，即在时间评估结果的基础上乘以时间系数参数即可得到时间评估校正结果，即为实际值。参考图7，图7为不同速率等级下时间评估结果校正前后的对比参考图。该时间系数参数为一个系数，本实施例中，该系数默认1.5，该系数取值范围：1.5～2.5，不同的测试环境可能该系数取值范围会有所不同，可以根据实际情况通过预留接口进行配置。通过介质校正参数和时间系数参数分别对距离评估结果和时间评估结果进行自动校正，提升参数评估结果的准确性和可参考性。
进一步地，根据所述校正参数和所述参数组合信息确定对应的参数评估校正结果的步骤之后，还包括：
步骤m，获取输入的结果显示选择指令；
步骤n，依据所述结果显示选择指令确定对应的参数评估显示结果；
步骤o，实时输出所述参数评估显示结果。
本实施例中，需要说明的是，用户可以根据需求选择显示不同的参数评估校正结果。参数评估校正结果通过移动终端，例如手机终端APP，同步至远程平台，存储相关参数评估校正结果。参数评估显示结果是指用户根据该结果显示选择指令中需要显示的结果，其中，参数评估显示结果根据结果显示选择指令可以对应显示不同速率下距离评估校正结果和时间评估校正结果的组合形式，或者不同速率下的距离评估校正结果，或者不同速率下的时间评估校正结果。具体地，获取用户根据实际需求输入的结果显示选择指令，得出对应的参数评估显示结果，并实时输出该参数评估显示结果。
通过显示选择指令确定最终的参数评估显示结果，满足用户真实需求，方便用户远程在办公环境完成相关网络的规划及方案设计。
此外，参照图8，本发明还提供一种LoRa参数评估装置，其特征在于，所述LoRa参数评估装置包括信号接收模块2001、参数获取模块2002、参数评估模块2003，其中：
所述信号接收模块2001，用于接收LoRa检测信号；
所述参数获取模块2002，用于获取所述LoRa检测信号对应的参数组合信息和场景参数；
所述参数评估模块2003，用于用于根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果。
可选地，所述参数评估模块2003，还用于：
实时监测当前参数组合信息对应的信号强度；
判断所述信号强度是否与接收灵敏度阈值匹配；
若是，则返回评估停止应答帧，并记录参数评估结果。
可选地，所述参数评估模块2003，还用于：
确定所述场景参数中的距离场景参数，并根据所述距离场景参数确定初始介质参数；
根据所述初始介质参数和所述参数组合信息确定距离评估结果。
可选地，所述参数评估模块2003，还用于：
确定所述场景参数中的配置场景参数；
根据所述参数组合信息和所述配置场景参数确定时间评估结果。
可选地，所述参数评估模块2003，还用于：
依据所述参数评估结果确定校正参数；
根据所述校正参数和所述参数组合信息确定对应的参数评估校正结果。
可选地，所述参数评估模块2003，还用于：
依据所述介质校正参数和所述参数组合信息确定对应的距离评估校正结果；
或，依据时间系数参数和所述时间评估结果，得到时间评估校正结果；
将所述距离评估校正结果和所述时间评估校正结果作为参数评估校正结果。
可选地，所述参数评估模块2003，还用于：
获取输入的结果显示选择指令；
依据所述结果显示选择指令确定对应的参数评估显示结果；
实时输出所述参数评估显示结果。
本发明LoRa参数评估设备的具体实施方式与上述LoRa参数评估方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，本发明还提出一种LoRa参数评估设备，其特征在于，所述LoRa参数评估设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的LoRa参数评估程序，其中：所述LoRa参数评估程序被所述处理器执行时实现本发明各个实施例所述的LoRa参数评估方法。
此外，本发明还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机可读存储介质，其上存储有LoRa参数评估程序。所述计算机可读存储介质可以是图1的终端中的存储器20，也可以是如ROM(Read-Only Memory，只读存储器)/RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、磁碟、光盘中的至少一种，所述计算机可读存储介质包括若干指令用以使得一台具有处理器的LoRa参数评估设备执行本发明各个实施例所述的LoRa参数评估方法。
可以理解的是，在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第N实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种LoRa参数评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
接收LoRa检测信号；
获取所述LoRa检测信号对应的参数组合信息和场景参数，其中，所述场景参数为设备获取的当前位置距离LoRa主节点的直线距离；
根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果，其中，所述参数评估结果包括网络极限覆盖距离以及数据收发交互时长的评估结果；
其中，所述根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果的步骤之后，还包括：
实时监测当前参数组合信息对应的信号强度；
判断所述信号强度是否与接收灵敏度阈值匹配；
若是，则返回评估停止应答帧，并记录参数评估结果。
2.根据权利要求1所述的LoRa参数评估方法，其特征在于，所述参数评估结果包括距离评估结果，所述根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果的步骤包括：
确定所述场景参数中的距离场景参数，并根据所述距离场景参数确定初始介质参数；
根据所述初始介质参数和所述参数组合信息确定距离评估结果。
3.根据权利要求1所述的LoRa参数评估方法，其特征在于，所述参数评估结果包括时间评估结果，所述根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果的步骤包括：
确定所述场景参数中的配置场景参数；
根据所述参数组合信息和所述配置场景参数确定时间评估结果。
4.根据权利要求1所述的LoRa参数评估方法，其特征在于，所述根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果的步骤之后，还包括：
依据所述参数评估结果确定校正参数；
根据所述校正参数和所述参数组合信息确定对应的参数评估校正结果。
5.根据权利要求4所述的LoRa参数评估方法，其特征在于，所述校正参数包括介质校正参数和时间系数参数，所述根据所述校正参数和所述参数组合信息确定对应的参数评估校正结果的步骤包括：
依据所述介质校正参数和所述参数组合信息确定对应的距离评估校正结果；
或，依据时间系数参数和时间评估结果，得到时间评估校正结果；
将所述距离评估校正结果和所述时间评估校正结果作为参数评估校正结果。
6.根据权利要求4～5中任一项所述的LoRa参数评估方法，其特征在于，所述根据所述校正参数和所述参数组合信息确定对应的参数评估校正结果的步骤之后，还包括：
获取输入的结果显示选择指令；
依据所述结果显示选择指令确定对应的参数评估显示结果；
实时输出所述参数评估显示结果。
7.一种LoRa参数评估装置，其特征在于，所述LoRa参数评估装置包括：
信号接收模块，用于接收LoRa检测信号；
参数获取模块，用于获取所述LoRa检测信号对应的参数组合信息和场景参数，其中，所述场景参数为设备获取的当前位置距离LoRa主节点的直线距离；
参数评估模块，用于根据所述参数组合信息和所述场景参数确定参数评估结果，其中，所述参数评估结果包括网络极限覆盖距离以及数据收发交互时长的评估结果；
其中，所述LoRa参数评估装置还用于：
实时监测当前参数组合信息对应的信号强度；
判断所述信号强度是否与接收灵敏度阈值匹配；
若是，则返回评估停止应答帧，并记录参数评估结果。
8.一种LoRa参数评估设备，其特征在于，所述LoRa参数评估设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的LoRa参数评估程序，其中：所述LoRa参数评估程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的LoRa参数评估方法的步骤。
9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有LoRa参数评估程序，所述LoRa参数评估程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的LoRa参数评估方法的步骤。
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