提升LoRa网络性能的终端参数动态选择方法研究
【摘要】 针对当前大部分LoRa网络因终端采用静态参数配置而导致的网络灵活性和通信效率不高等问题，提出了一种基于正交遗传算法改善LoRa网络性能的动态参数选择方法。分析了不同参数配置对网络通信性能的影响，针对LoRa网络建立信道冲突和链路预算模型，通过引入基于多目标遗传算法的动态参数选择方法求解该模型，最终获得具有最小冲突概率的参数集。通过对超过10000台设备的单网关LoRa网络的运行结果表明，所提出的动态参数选择算法可将网络的分组交付率（PacketDeliveryRate，PDR）提高30%，显著提高了网络在不同应用场景下的适应性和扩展能力。
