无人机网关的自动扩散因子和位置定义通过计算智能方法来最大限度地提高信号噪声比在森林环境中
Caio M M Cardoso1, Alex S Macedo1, Filipe C Fernandes1
1Postgraduate Program in Electrical Engineering, Universidade Federal do Pará, Belém, Pará, Brazil.
这项研究优化了无人机 (UAV) 上的远程 (LoRa) 网关定位,以实现更好的物联网 (IoT) 连接. 它确定了在具有挑战性的环境中改善信号质量的最佳传播因子 (SF).
科学领域:
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 计算机科学 计算机科学
- 电信 电信服务 电信服务 电信服务
背景情况:
- 远程 (LoRa) 技术和无人机 (UAV) 正在推动物联网 (IoT).
- 将LoRa和无人机结合起来,可以在偏远,难以进入的地点实现连接,以扩大覆盖范围和监控.
- 优化这种集成对于高效的物联网部署至关重要.
研究的目的:
- 在无人机上确定最佳的LoRa网关定位.
- 为了找到LoRa信号传输的最佳扩散系数 (SF).
- 为了提高在郊区,森林环境中的信号噪声比 (SNR).
主要方法:
- 训练有素的多层感知器 (MLP) 和通用回归神经网络 (GRNN) 来预测LoRa信号行为.
- 由于其较低的根平均平方误差 (RMSE) 为2.41dB,因此选择了MLP.
- 使用灰狼优化器 (GWO) 与MLP进行网络优化.
主要成果:
- 该MLP网络准确地预测了信号行为.
- 灰狼优化器有效地调整了无人机号码,以达到100%的覆盖率.
- 确定了终端节点的最佳SF,提高了传输速率并减少了能源消耗.
结论:
- 集成的MLP和GWO方法成功优化了LoRa-UAV网络.
- 这种方法可以在具有挑战性的地形上改善物联网连接.
- 它确保了更高的数据速率和连接设备的更低的功耗.
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