KR102430458B1 - 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법 - Google Patents

정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 데이터율 조절 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 안정되게 동작하는 단말로부터 관측된 패킷들의 SNR이 갖는 정규분포 특성을 이용하여 최적의 SNR을 검출한 후 평균을 계산하고 SNR 마진을 도출하여, 단말의 데이터율을 조절하기 위한 명령을 생성함으로써, 안정적이고 효율적인 단말의 데이터율을 선택할 수 있어 네트워크 환경에 대한 단말의 적응성이 향상되고, 데이터 전송 성공율을 크게 개선할 수 있는 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 데이터율 조절 방법에 관한 것이다.

Description

정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법{Date rate control method of LoRa network system using Gaussian distribution characteristics}
본 발명은 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 데이터율 조절 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 안정되게 동작하는 단말로부터 관측된 패킷들의 SNR이 갖는 정규분포 특성을 이용하여 최적의 SNR을 검출한 후 평균을 계산하고 SNR 마진을 도출하여, 단말의 데이터율을 조절하기 위한 명령을 생성함으로써 , 안정적이고 효율적인 단말의 데이터율을 선택할 수 있어 네트워크 환경에 대한 단말의 적응성이 향상되고, 데이터 전송 성공율을 크게 개선할 수 있는 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 데이터율 조절 방법에 관한 것이다.
LoRa 네트워크 시스템은 저전력, 장거리 통신 가능한 IoT를 위한 광역 통신망으로 널리 사용되고 있으며, LoRa 변조 기술은 데이터율을 지원하는데 낮은 데이터율을 사용하게 되면, 잡음에 대해 강인한 특성으로 장거리 전송이 가능하나, 데이터 전송 속도가 저하되어 패킷의 전송 시간(TOA, Time on Air)이 늘어나 네트워크 용량을 포화시키고 패킷 간 충돌을 야기하여 데이터 전송 성공률이 저하된다.
또한, LoRa 네트워크 시스템은 저전력 기능 구현을 위해 ALOHA 채널 접근 매커니즘을 사용하기 때문에 패킷의 전송 시간 증가에 대한 영향이 더욱 크게 작용한다.
이러한 LoRA 네트워크 시스템은 망 내 패킷의 평균 전송 시간을 줄여 네트워크 용량을 확보하는 방안으로 적응형 데이터율(ADR, Adaptive Data Rates) 조절 방법을 사용하며, 이 방법은 데이터율을 채널 상황에 따라 적응적으로 조절하는 제어 기술로 네트워크 서버와 단말 사이에서 유기적으로 동작하게 된다.
적응형 데이터율 조절 방법의 목적은 무선 채널의 변화에 따라 데이터율과 송신전력을 조정하여 합리적이며 안정적인 배터리 연결을 제공하는 것이나, 기존의 적응형 데이터율 매커니즘은 변화하는 채널에 적응할 민첩성이 부족하고 안정적인 배터리 효율을 갖는 통신상태로 수렴하는 데 많은 시간이 소요되는 약점이 있다.
도 1은 종래의 LoRa 네트워크 시스템과 적응형 데이터율 기능을 설명하기 위한 도면으로, 종래의 LoRa 네트워크 시스템은 네트워크 서버(server), 상기 네트워크 서버와 인터넷을 통해 연결된 게이트웨이(GW), 게이트웨이와 무선으로 연결된 단말(ED)로 구성된다.
여기서, 단말은 정해진 어플리케이션에 따라 네트워크 서버로 패킷을 송신(Uplink)하며, 네트워크 서버는 수신된 패킷의 SNR(신호대잡음비)을 각 단말에 대해 기록한다.
이때, SNR은 게이트웨이에서 관측되어 네트워크 서버로 전달되며 네트워크 서버는 부하를 관리하기 위해 최근 수신된 20회의 패킷에 대한 SNR을 기록하며, 네트워크 서버 성능에 따라 다르게 설정될 수 있다.
이렇게 수신된 패킷의 SNR을 이용하여 네트워크 서버는 SNR 마진을 계산하여, 단말에 필요한 데이터율 조절 명령을 생성하고 단말로 송신(DownLink)하며, 데이터율 조절 명령은 단말기의 SF(확산 계수)를 변경하는 제어 신호로, 이를 통해 단말의 데이터율을 변경한다.
한편, 종래의 적응형 데이터율 조절 방법은 SNR 마진을 계산하기 위해, 수집된 20개 패킷의 SNR 중 가장 최대치인 패킷의 SNR을 이용하였으나, 이러한 방법은 채널이 여유로울 경우 데이터 전송 성공률을 높게 가져갈 수 있는 장점이 있지만, 단말의 전송 스케줄에서 데이터율과 송신전력을 과하게 사용하여 배터리 및 네트워크 용량을 낭비하는 결과를 갖으며, 수집된 패킷의 SNR 중 최대치 SNR을 이용하기 때문에 채널 상황을 정확히 대변할 수 없어 채널이 안정되는 시간이 증가하는 한계점이 있다.
특히, 수천 개의 단말이 같은 채널에 공존하게될 경우에는 패킷 간 충돌로 인한 데이터 전송 성공률 저하, 배터리 전력 낭비를 초래하게된다.
삭제
이승학, 'LoRaWAN 환경에서 네트워크 서버에 의한 전송 속도와 전송 파워의 초기 할당 방식', 서울대학교 대학원(석사 학위 논문), 2018년
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 단말이 상황에 따라 최적의 데이터율로 동작하게 함으로써, 데이터 전송 성공률을 개선하고 단말이 채널망에서 안정되는 시간을 줄여 배터리 문제를 해결할 수 있는 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법을 제공하는 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위해 본 발명은 네트워크 서버, 상기 네트워크 서버와 인터넷으로 연결된 게이트웨이 및 상기 게이트웨이와 무선으로 연결된 단말들로 구성된 LoRa 통신 시스템의 데이터율을 조절하기 위한 방법에 관한 것으로, 단말기로부터 수신된 패킷들의 SNR(신호대잡음비)과 SF(확산 계수)를 수신받는 단계; 수신된 패킷들의 SNR 중 이상치에 해당하지 않는 패킷들의 SNR(이하, "최적의 SNR",이라함)을 검출하는 단계; 상기 최적의 SNR들의 평균을 이용하여 SNR 마진을 계산하는 단계; 및 상기 SNR 마진을 이용하여 상기 단말에 필요한 데이터율을 조절하기 위한 명령 신호를 생성하고 상기 단말로 송신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 데이터율 조절 방법을 제공한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 최적의 SNR을 검출하는 단계:는 수신된 패킷들의 SNR에 대한 평균과 표준편차를 계산하는 단계; 상기 평균에 상기 표준편차를 감산하여 최소 SNR을 계산하고, 상기 평균에 상기 표준편차를 합산하여 최대 SNR을 계산하는 단계; 및 수집된 패킷들의 SNR 중 상기 최소 SNR 이상이고, 상기 최대 SNR 이하인 패킷들의 SNR을 검출하는 단계;를 포함한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 SNR 마진을 계산하는 단계;는 아래의 수학식 3에 의해 계산된다.
[수학식 3]
Figure 112020115404045-pat00001
여기서, SNRg는 최적의 SNR들의 평균, SNRreq는 가장 최근 수신된 패킷의 SF에 해당하는 기준 복조 SNR, M은 상수, SNRmargin은 SNR 마진이다.
또한,본 발명은 컴퓨터를 기능시켜 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항의 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 데이터율 조절 방법을 수행하기 위한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 컴퓨터 프로그램이 저장된 네트워크 서버를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 네트워크 서버; 상기 네트워크 서버와 인터넷망을 통해 연결되는 게이트웨이; 및 상기 게이트웨이와 무선 통신을 통해 통신하는 단말;을 포함하는 것을 특징으로 하는 정규분포 특성을 이용한 데이터율 조절이 가능한 LoRa 네트워크 시스템을 제공할 수 있다.
본 발명은 다음과 같은 우수한 효과가 있다.
본 발명의 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법에 의하면, 최근 수집된 패킷의 SNR 중 이상치를 제외한 최적의 SNR을 검출하여, 평균을 계산한 후 SNR 마진을 계산하기 때문에 종래의 최대 SNR을 이용한 방법과 달리 단말에게 불필요하게 많은 여유의 데이터율을 할당하지 않아 데이터 전송 성공률이 개선되고, LoRa 네트워크 시스템이 빠르게 안정되는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 정규분포 특성을 이용한 LoRA 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법에 의하면, 데이터 전송 성공률이 개선됨에 따라, 단말의 데이터 재전송이 줄어들어 소비되는 전력이 감소되기 때문에 배터리 수명을 증가시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법에 의하면, 단말이 채널에 적응하여 안정되는 시간이 단축되고, 단말에게 과도한 데이터율을 할당하지 않고 최적화된 데이터율을 할당함으로써, 한정적인 네트워크 용량을 효율적으로 사용할 수 있다.
도 1은 종래의 LoRa 네트워크 시스템의 구성 및 데이터율 조절 방법을 설명하기 위한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법의 순서도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 안정된 단말의 SNR 정규분포 특성을 보여주는 그래프,
도 4는 종래의 데이터율 방법을 이용한 단말의 데이터율과 송신전력의 변화 그래프,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법을 이용한 단말의 데이터율과 송신전력의 변화 그래프,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 전송 성공률을 비교하기 위한 그래프이다.
본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있는데 이 경우에는 단순한 용어의 명칭이 아닌 발명의 상세한 설명 부분에 기재되거나 사용된 의미를 고려하여 그 의미가 파악되어야 할 것이다.
이하, 첨부한 도면에 도시된 바람직한 실시예들을 참조하여 본 발명의 기술적 구성을 상세하게 설명한다.
그러나, 본 발명은 여기서 설명되는 실시예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에 따른 LoRa 네트워크 통신 시스템은 네트워크 서버, 상기 네트워크 서버와 인터넷망을 통해 연결되는 게이트웨이 및 상기 게이트웨이에 무선 통신을 통해 연결되는 단말을 포함하여 이루어진다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 LoRa 네트워크 통신 시스템은 종래의 LoRa 네트워크 통신 시스템과 동일한 구성으로 이루어지며, 상기 네트워크 서버에는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터율 조절 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된다.
또한, 상기 데이터율 조절 방법은 실질적으로 상기 네트워크 서버가 상기 단말로부터 수신되는 패킷의 SNR(신호대잡음비)과 SF(확산 계수)를 상기 게이트웨이로부터 수신받아 최적의 데이터율로 상기 단말이 동작하도록 제어함으로써, 데이터 전송 성공률과 배터리 소모를 최소화할 수 있는 방법이다.
또한, 상기 컴퓨터 프로그램은 별도의 기록 매체에 저장되어 제공될 수 있으며, 상기 기록매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되어 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다.
예를 들면, 상기 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD, DVD와 같은 광 기록 매체, 자기 및 광 기록을 겸할 수 있는 자기-광 기록 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등 단독 또는 조합에 의해 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치일 수 있다.
또한, 상기 컴퓨터 프로그램은 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등이 단독 또는 조합으로 구성된 프로그램일 수 있고, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드 뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드로 짜여진 프로그램일 수 있다.
또한, 상기 네트워크 서버는 상기 LoRa 네트워크 시스템에서 별도로 제공될 수 있다.
이하에서는 도 2를 참조하며 본 발명의 일 실시예에 따른 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법에 대해 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법의 순서도로, 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법은 단말기로부터 수신된 패킷들의 SNR(신호대잡음비)과 SF(확산 계수)를 수신받는 단계(S1000), 이상치에 해당하지 않는 패킷들의 SNR(이하, "최적의 SNR" 이라함)을 검출하는 단계(S2000), 검출된 패킷들의 SNR 마진을 계산하는 단계(S3000); 및 상기 SNR 마진을 기반으로 단말에 필요한 데이터율을 조절하기 위한 명령을 생성하여 송신하는 단계(S4000);를 포함한다.
더욱 상세하게는 먼저, 상기 게이트웨이로부터 단말기로부터 수신된 패킷들의 SNR과 SF를 수신받는다(S1000).
또한, 상기 게이트웨이는 무선 통신으로 연결된 각 단말로부터 패킷과 SF를 송신받으며, 송신된 패킷의 SNR을 측정을 수행할 수 있다.
여기서, 상기 단말은 일정한 주기로 센싱된 데이터를 무선 네트워크를 통해 송수신할 수 있는 IoT 센서일 수 있다.
또한, 수신되는 패킷의 SNR 개수는 사용자의 설정 또는 네트워크 서버의 상태에 따라 임의로 조정될 수 있다.
다음, 수신된 패킷들의 SNR 중 이상치에 해당하지 않은 최적의 SNR을 검출한다(S2000).
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 안정되게 동작하는 단말로부터 관측된 SNR의 정규분포를 보여주는 그래프로, 도 3을 참조하면, 최대 데이터율을 갖는 SF(SF7)와 최소 데이터율을 갖는 SF(SF12)로 설정된 단말을 같은 위치에서 SNR을 관측한 결과로 두 그래프 모두 단말의 SNR이 정규분포 성질을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
즉, 관측된 단말의 SNR이 평균을 기준으로 일정 표준 편차 범위에 분포되어 있으며, 본 발명에서는 이러한 정규분포 특성을 갖는 단말의 SNR을 이용하여 불필요한 이상치를 제거한다
상세하게는 먼저, 수신된 패킷들의 SNR에 대한 평균과 표준편차를 계산한다(S2100).
또한, 상기 수신된 패킷들의 평균은 수신된 패킷들의 SNR을 모두 합산한 후 수집된 패킷들의 SNR 개수를 나눠서 구할 수 있으며, 상기 표준편차는 아래의 수학식 1에 의해 계산된다.
Figure 112020115404045-pat00002
여기서, N은 수집된 패킷의 SNR 개수, SNRis는 수집된 패킷의 SNR 중 i 번째 SNR,
Figure 112020115404045-pat00003
는 수집된 패킷의 SNR 평균,
Figure 112020115404045-pat00004
는 표준편차이다.
다음, 상기 평균과 표준편차를 이용하여 최소값을 갖는 SNR(이하, "최소 SNR",이라함)과 최대값을 갖는 SNR(이하, "최대 SNR" 이라함)을 계산한다(S2200).
또한, 상기 최소 SNR은 상기 평균으로부터 상기 표준편차를 감산하여 계산될 수 있으며, 상기 최대 SNR은 상기 평균으로부터 상기 표준편차를 합산하여 계산될 수 있다.
즉, 상기 최소 SNR과 상기 최대 SNR은 아래의 수학식 2에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112020115404045-pat00005
여기서,
Figure 112020115404045-pat00006
는 수집된 패킷의 SNR 평균,
Figure 112020115404045-pat00007
는 표준편차, SNRmin은 최소 SNR, SNRmax는 최대 SNR이다.
다음, 상기 최소 SNR 이상이고, 상기 최대 SNR 이하인 패킷들의 SNR을 검출한다(S2300).
이를 통해 불필요한 패킷의 SNR이 제거된 상태에서 검출된 최적의 SNR들의 평균을 이용하여 SNR 마진을 계산하며(S3000), 상기 SNR 마진을 계산하는 방법은 아래의 수학식 3과 같다.
Figure 112020115404045-pat00008
여기서, SNRg는 최적의 SNR들의 평균, SNRreq는 가장 최근 수신된 패킷의 SF에 해당하는 기준 복조 SNR, M은 상수, SNRmargin은 SNR 마진이다.
또한, 상기 M은 단말에게 불안정한 SF를 할당하는 현상을 방지하기 위한 값으로, 대체로 "10"의 값을 사용하며, SNRreq는 SF별 SNR 복조 기준이 LoRa 네트워크 시스템에 미리 정의되어 있어, 해당 SF의 기준 복조 SNR을 선택하면 된다.
다음, 상기 SNR 마진을 이용하여 단말에 필요한 SF를 설정하기 위한 명령을 생성한다(S4000).
또한, 생성된 명령은 상기 게이트웨이를 통해 상기 단말로 송신하며, 상기 단말은 상기 생성된 명령에 맞는 SF로 변경함으로써, 이에 해당하는 데이터율로 동작을 수행한다.
또한, 상기 SNR 마진을 이용하여 SF 이외에도 최소 송신전력 또는 최대 송신전력을 제어하기 위한 명령 신호를 생성할 수 있으며, 각각의 명령 신호는 종래에 공지된 적응형 데이터율 조절 방법과 동일하게 기준 단계 값(Nstep)을 이용한 방법으로 생성된다.
예를 들면, 상기 기준 단계 값(Nstep)이 "0"보다 크거나 작음에 따라 SF와 송신파워의 증감을 판단하여 명령 신호를 생성할 수 있다.
또한, 상기 기준 단계값(Nstep)은 아래의 수학식 4에 의해 계산될 수 있으며, 계산을 통해 나온 나머지 값은 무시된다.
Figure 112020115404045-pat00009
한편, 종래의 적응형 데이터율 조절 방법은 최대값을 갖는 패킷의 SNR을 이용하여 SNR 마진을 구하고 단말에 필요한 SF를 구하기 때문에, 수신된 패킷들의 SNR을 전체적으로 고려하지 않아 불필요하게 많은 여유를 갖는 데이터율을 부여하여, 데이터 전송 속도가 늦어지고 이에 데이터를 많이 받을 수 없는 문제가 발생하였다.
그러나, LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법은 수집된 패킷의 SNR 중 불필요한 이상치에 해당하지 않은 최적의 SNR들을 검출하고 검출된 최적의 SNR들의 평균을 이용하여 SNR 마진을 계산하기 때문에, 수집된 패킷의 SNR을 전체적으로 고려함으로써, 적절한 여유를 갖는 데이터율로 단말이 동작하게하여 데이터 전송 효율을 최대화할 수 있다.
도 4는 종래의 적응형 데이터율 조절 방법을 이용한 단말의 데이터율과 송신전력의 변화 그래프,도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법을 이용한 단말의 데이터율과 송신전력의 변화 그래프이다.
도 4 내지 도 5를 참조하면, 본 발명의 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법(G-ADR)을 이용한 단말의 데이터율(DR)과 송신전력(TP)의 변화보다 종래의 적응형 데이터율 조절 방법(typical-ADR)을 이용한 단말의 데이터율(DR)과 송신전력(TP)의 변화가 많이 이루어지는 것을 확인할 수 있으며, 이는 변화가 많을수록 단말의 배터리 소모가 많이 이루어지는 것을 의미한다.
즉, 본 발명의 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법은 단말의 오동작을 최소화하고, 데이터율(DR)과 송신전력(TP)의 변화가 적도록 적절히 제어할 수 있어, 불필요한 배터리 소모를 방지할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법을 이용한 단말의 이터 전송 성공률을 비교하기 위한 그래프이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 LoRa 네트워크 시스템의 데이터율 조절 방법(G-ADR)은 단말 동작 이후 10시간 이전에는 종래의 적응형 데이터율 조절 방법(typical-ADR)과 유사한 데이터 전송 성공률을 보여주었으나, 10시간 이후부터는 단말이 안정되면서 종래의 적응형 데이터율 조절 방법(typical-ADR)보다 약 20% 이상의 개선된 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이 본 발명은 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.
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Claims (6)

  1. 네트워크 서버, 상기 네트워크 서버와 인터넷으로 연결된 게이트웨이 및 상기 게이트웨이와 무선으로 연결된 단말들로 구성된 LoRa 통신 시스템의 데이터율을 조절하기 위한 방법에 관한 것으로,
    단말기로부터 수신된 패킷들의 SNR(신호대잡음비)과 SF(확산 계수)를 수신받는 단계;
    수신된 패킷들의 SNR 중 이상치에 해당하지 않는 패킷들의 SNR(이하, "최적의 SNR",이라함)을 검출하는 단계;
    상기 최적의 SNR들의 평균을 이용하여 SNR 마진을 계산하는 단계; 및
    상기 SNR 마진을 이용하여 상기 단말에 필요한 데이터율을 조절하기 위한 명령 신호을 생성하고 상기 단말로 송신하는 단계;를 포함하고,
    상기 최적의 SNR을 검출하는 단계:는
    수신된 패킷들의 SNR에 대한 평균과 표준편차를 계산하는 단계;
    상기 평균에 상기 표준편차를 감산하여 최소 SNR을 계산하고, 상기 평균에 상기 표준편차를 합산하여 최대 SNR을 계산하는 단계; 및
    수집된 패킷들의 SNR 중 상기 최소 SNR 이상이고, 상기 최대 SNR 이하인 패킷들의 SNR을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 데이터율 조절 방법
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 SNR 마진을 계산하는 단계;는 아래의 수학식 3에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 데이터율 조절 방법
    [수학식 3]
    Figure 112022003695843-pat00017

    여기서, SNRg는 최적의 SNR들의 평균, SNRreq는 가장 최근 수신된 패킷의 SF에 해당하는 기준 복조 SNR, M은 상수, SNRmargin은 SNR 마진이다.
  3. 컴퓨터를 기능시켜 제 1 항 내지 제 2 항 중 어느 한항의 정규분포 특성을 이용한 LoRa 네트워크 데이터율 조절 방법을 수행하기 위한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  4. 제 3 항의 컴퓨터 프로그램이 저장된 네트워크 서버.
  5. 제 4 항의 네트워크 서버;
    상기 네트워크 서버와 인터넷망을 통해 연결되는 게이트웨이; 및
    상기 게이트웨이와 무선 통신을 통해 통신하는 단말;을 포함하는 것을 특징으로 하는 정규분포 특성을 이용한 데이터율 조절이 가능한 LoRa 네트워크 시스템





  6. 삭제
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KR101568191B1 (ko) * 2014-05-02 2015-11-11 경상대학교산학협력단 누적분포함수를 기반으로 사용자 스케줄링하는 무선 이동통신 시스템 및 그 방법
KR101953516B1 (ko) * 2018-08-06 2019-02-28 부산대학교 산학협력단 적응적인 데이터율 조절 방법 및 적응적인 데이터율 조절 시스템

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