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RFM90 LoRa模块规格书.docx
一般描述 RFM90 亚 GHz 无线电收发器是长距离无线应用的理想选择。它专为长电池寿命而设计，有效接收电流消耗仅为 8mA。它可以通过高效的集成功率放大器传输高达 +22dBm 的信号。这些设备支持用于 LPWAN 用例的 LoRa® 调制和用于传统用例的 (G)FSK 调制。这些设备具有高度可配置性，可利用全球 LoRaWAN TM 标准或专有协议满足不同的应用要求。这些设备旨在符合 LoRa Alliance TM 发布的 LoRaWAN TM 规范的物理层要求。该无线电适用于以符合无线电法规为目标的系统，包括但不限于 ETSI EN 300 220、FCC CFR 47 第 15 部分、中国监管要求和日本 ARIB T-108。150 MHz 至 960 MHz 的连续频率覆盖范围允许支持全球所有主要的亚 GHz ISM 频段。
朝向具有能量自主洛杉矶传感器节点的质量大规模物联网
摘要：到2030年，预计将连接一万亿的东西。在这种情况下，数万亿节点所需的功率将需要使用数万亿个电池，从而导致维护挑战和巨大的管理成本。这项研究的目的是通过引入能源自治的无线传感器节点（EAWSN）来为可持续的无线传感器节点做出贡献，该节点（EAWSN）旨在是一种能量自治，自给自足的设备，适用于在远程和无环境中的长期大规模互联网应用程序（IOT）应用。EAWSN通过Lorawan连接利用了低功率大区域网络（LPWAN），并且由商业光伏电池提供动力，该电池还可以在室内环境中收获环境光。存储组件包括2 MF的电容器，这使EAWSN能够成功传输30个字节的数据包最高560 m，这要归功于机会性的Lorawan数据速率选择，从而在能源消耗和网络覆盖率之间进行了重大的权衡。通过在城市环境中的验证中证明了设计平台的可靠性，在显着距离上显示出卓越的性能。
LoRa 传感器电池寿命预测的学习模型......
摘要 今天，工业 4.0 和工业物联网 (IIoT) 范式带来的要求代表了无线传感器网络的创新飞跃，从而实现了新颖的智能工业测量系统。事实上，测量能力面临着前所未有的挑战，人们越来越需要从可能覆盖大面积的移动电池供电节点收集可靠而准确的数据。因此，优化能耗和预测电池寿命是这种基于物联网的测量系统中需要准确解决的关键问题。本文考虑的增材制造应用就是这种情况，其中嵌入在制造工件中的智能电池供电传感器需要可靠地传输其测量数据，以更好地控制生产和最终使用，尽管无法物理访问。低功耗广域网 (LPWAN)，尤其是 LoRaWAN (长距离 WAN)，代表了一种有前途的解决方案，可确保上述场景中的传感器连接，经过优化以最大限度地降低能耗，同时保证长距离操作和低成本部署。在所介绍的应用中，配备 LoRa 的传感器嵌入到工件中，以在整个使用寿命期间监控一组有意义的参数。在这种情况下，一旦传感器嵌入，它们就无法访问，它们的唯一电源是最初安装的电池。因此，本文彻底研究了电池寿命预测和估计问题。为此，提出了一种基于人工神经网络 (ANN) 的创新模型，该模型是从增材制造应用中使用的锂亚硫酰氯电池的放电曲线开始开发的。将在真实传感器上进行的实验活动的结果与模型的结果进行比较，并用于对其进行适当调整。获得的结果令人鼓舞，为未来有趣的发展铺平了道路。
lora在冰上 - 使用IoT Technologies
海冰测量值是理解极地区域的复杂动力学及其对全球气候变化的影响的关键。自主传感器设计用于长时间测量海冰性能，是从远程和无法访问区域获取数据的核心组成部分。虽然卫星通讯在这些自主系统的数据传输中起着重要作用，尤其是在无法检索的情况下，陆地无线电链路和低功率广泛区域网络（LPWAN）并未被广泛使用。在这种情况下，应用技术（IoT）技术的应用具有巨大的潜力，在易于集成，延长的电池寿命和成本效益方面具有优势。在这里，我们介绍了为海冰研究量身定制的无线传感器网络（WSN）的设计和实施。我们的定制传感器采用远距离（LORA）无线电技术和远距离广泛区域（Lorawan）协议。我们利用物联网技术描述了在南极的Neumayer III研究站附近的科学测量系统的部署。在操作的第一年中，进行了多次测试，以验证系统从以前仅依赖卫星连接的现有介绍站点收集和传输数据的能力。数据的简单传感器集成和数据的近实时可用性表明该技术能够提高现场活动的有效性。我们确定了当前的技术局限性，并提出了针对海冰研究的下一代WSN的改进，旨在进一步提高数据质量并减少后勤工作。