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基于卫星的Lora®解锁欧洲范围内的物联网
一个实用的例子可能意味着必须使用LEO系统等待远程泵的关键数据或警报 - 可以通过GEO系统即时访问相同的数据。一个相关的问题是缺乏可行的双向信号功能，因为用户需要等待卫星在发送和接收数据之前等待卫星交叉开销。例如，用户可能需要从需要监视的关键基础架构资产中接收警报。，如果由于需要卫星的开销而仅在事件发生后15分钟发送警报，则警报在操作方面的价值可能很小。拥有卫星的开销不断消除这些约束，使基于地理卫星的系统成为许多关键，依赖时间依赖的用例的关键推动者。
RF-AL42UH 433 MHz LoRaWAN 和 LoRa 模块...
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2.4GHz LoRa 无线射频收发模块
RFM99W是一款高性价比的超低功耗、高灵敏度、远距离通信的射频收发模块。该模块工作在2400~2500MHz频率范围内，提供LoRa、FLRC、FSK三种调制方式。其中LoRa、FLRC调制方式可以大大增加通信距离，同时可以兼容蓝牙协议。
将915 MHz频段Lora应用于农业形式
摘要 - 使用Lorawan®（远距离大型网络）MAC层的LORA低功率宽面积网络调制方案，对于地下农业农业信息网络应用程序而变得流行。Lora使用CHIRP传播频谱技术，并获得Semtech许可。具有LORA收音机的传感器可以设计用于检测和测量可以从工业和雨水来源浸入农业土壤中的毒素。传感器可以用相机掩埋，可以检测和分类影响植物根部的病原体。传感器的测量和摄像机图像可以原位采样，并传输到农场上的地上中央洛拉集中器（网关）。洛拉设备可以埋在可变的深度，但是土壤和水都削弱了传输信号的强度。在这项工作中，我们进行实验以测量在不同的lora扩散因子，编码率和土壤深度下，在不同的lora扩散因子，编码速率和土壤深度下测量接收的信号强度指标（RSSI）和信号效力比（SNR）。我们的结果表明，对于农业形式的应用，Lora收发器埋葬深度不应超过50厘米。
无线棒Lora节点开发套件 - 文档
Wireless Stick .................................................................................................................................................. 1
采用LoRa技术的森林火灾探测系统
摘要 — 每年全球有数百万公顷的森林遭受火灾，这不仅会造成人员伤亡和物资损失，还会破坏自然动植物，还会导致原材料损失。在没有保护和通信系统可用的森林中，问题更加严重。因此，近年来，已经提出了各种使用基于物联网 (IoT) 的设备进行实时森林火灾探测的系统。本文提出了一种能够快速探测远距离森林火灾的系统。在开发该系统时，使用了基于 LoRaWAN（长距离广域网）协议的 LoRa（长距离）技术，该技术能够连接分布在广阔地理区域的低功耗设备，是一种创新且出色的解决方案，适用于远距离低数据传输速率和低传输功率的传输，并且效率很高。
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。
pilora：用于联邦课堂学习的原型指导增量洛拉
摘要。现有的联合学习方法在涉及数据隐私和非IID数据的情况下有效地处理了分散的学习。但是，在现实情况下，每个客户端都动态学习新类，要求全局模型对所有可见的类进行分类。有效地减轻灾难性遗忘和数据异质性，我们提出了一种名为Pilora的简单有效方法。一方面，我们采用原型学习来学习更好的功能表示形式，并利用原型和类特征之间的启发式信息来设计原型重新重量调节，以解决由数据异质性引起的分类器偏见而无需重新培训分类器。另一方面，我们将增量学习视为学习独特的任务向量并在不同的Lora参数中编码它们的过程。因此，我们提出了增量的洛拉（Lora）来减轻灾难性遗忘。标准数据集的实验结果表明，我们的方法的表现优于最先进的方法。更重要的是，我们的方法在不同的环境和数据杂基的程度上表现出强大的稳固性和优越性。该代码可从https://github.com/ghy0501/pilora获得。
基于LoRa的地质灾害快速监测系统设计
摘要：针对地质环境及灾害特点，本文利用微电子、无线通信、薄膜太阳能供电等技术，结合轻量化工艺设计，提出了一种基于LoRa的地质灾害快速监测系统新方案。该系统基于STM32F103嵌入式微处理器和LoRa的SX1278模块，采用星型自组网设计，构建通信距离远、数据传输稳定可靠的监测系统。系统可实现灾体多项监测参数的实时数据采集，并通过LoRa/GPRS/北斗卫星将监测数据传输到数据中心或专用数据接收终端，为专家分析决策提供数据支持。该系统具有功耗低、传输距离远、自组网、通信稳定可靠等特点，在地质灾害监测领域具有广泛的应用前景。
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。