LoRa technology has garnered significant interest in the Information and Communications Technology (ICT) field in recent years due to its ability to operate at low power while maintaining effective communication. Despite gaining attention, LoRa technology faces challenges in effectively facilitating communication in rural settings due to specific transmission and reception conditions. This research paper provides an in-depth analysis of using a LoRa mesh network that accesses the performance of different LoRa configurations by varying parameters like Bandwidth (BW), Spreading Factor (SF), and Coding Rate (CR). Metrics, like the Received Signal Strength Indicator (RSSI), Signal-Noise Ratio (SNR), and packet loss, are analyzed to check the optimal configurations for LoRa nodes, specifically in the context of rural areas of Nepal. Furthermore, the varying propagation loss concerning the change in physical layer parameters is also discussed. The experimental setup utilizes Arduino Uno and ESP 32 microcontroller boards with LoRa modules to build the transmitter and receiver nodes, which are paired with a self-constructed monopole antenna, showing superior gain compared to commercially available options. This paper also explores the potential of integrating the acquired data with cloud platforms such as ThingSpeak. This integration establishes a strong backbone for the Internet of Things (IoT), which can gather and analyze remote data, providing the capacity for remote access to the data. This paper finally recommends specific values for the examined parameters for the specific case of a particular type of hilly and mountainous terrain in a country like Nepal, keeping in mind the unique trade-offs each one offers, thereby enabling optimal rural wireless communication.


翻译:近年来,LoRa技术因其能够在低功耗下保持有效通信的能力,在信息与通信技术(ICT)领域引起了广泛关注。尽管备受瞩目,但由于特定的传输和接收条件,LoRa技术在有效促进农村环境通信方面仍面临挑战。本研究论文深入分析了使用LoRa网状网络的情况,通过改变带宽(BW)、扩频因子(SF)和编码率(CR)等参数来评估不同LoRa配置的性能。通过分析接收信号强度指示器(RSSI)、信噪比(SNR)和丢包率等指标,以确定LoRa节点的最佳配置,特别是在尼泊尔农村地区的背景下。此外,还讨论了物理层参数变化所引起的不同传播损耗。实验设置采用Arduino Uno和ESP 32微控制器板配合LoRa模块构建发射和接收节点,并搭配自制的单极天线,该天线显示出优于市售选项的增益。本文还探讨了将获取的数据与ThingSpeak等云平台集成的潜力。这种集成为物联网(IoT)建立了强大的骨干网络,能够收集和分析远程数据,提供远程访问数据的能力。最后,本文针对尼泊尔这类国家中特定类型的丘陵和山区地形,在考虑到每个参数所提供的独特权衡后,为所研究的参数推荐了具体数值,从而实现最优的农村无线通信。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员