XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLoRa
在多跳工业无线传感器网络中整合无电池能源收集设备
摘要 - 全世界部署的物联网设备中有很多，电池是其主要电源。但是，这些电池笨重，短暂，充满了损害我们环境的危险化学物质。依靠电池不是未来物联网的可持续解决方案。作为替代性，无电池设备，使用了使用能量收割机充电的长寿命电容器运行。电容器的较小的储能能力导致间歇性的开关行为。Lorawan是许多物联网设备中使用的流行低功率广泛区域技术，可用于这些新情况。在这项工作中，我们提出了一个马尔可夫模型，以表征无电池的Lorawan设备用于上行链路和下行链路传输的性能，并根据定义模型的参数（即设备配置，应用程序行为和环境条件）评估它们的性能。结果表明，如果选择适当的配置（即电容器尺寸，转交压阈值），则无电池电量的通信是可行的。由于在第二接收窗口中的下行链路高度影响性能，因此仅考虑这些设备的小型DL数据包尺寸。此外，47 MF电容器可以以1 MW的能量收集速率支持1个字节SF 7传输。但是，如果没有预期的DL，则每9 s每9 s可以支持4.7 MF的电容器。
使用能量收获的无电池洛杉矶通信的可行性
摘要 - 从一开始，电池一直是物联网（IoT）的主要电源。但是，就维护和生态不负责任而言，每年替换和处置数十亿电池的成本是昂贵的。由于电池是对可持续物联网的最大威胁之一，因此无电池设备是解决此问题的解决方案。这些设备以使用各种形式的能量收集充电的长寿命电容器运行，从而导致间歇性的开关装置行为。在这项工作中，我们为Lorawan设备的这种间歇性无电池行为建模。此模型允许我们以旨在确定Lorawan设备可以在没有电池的情况下工作的条件以及如何配置其参数的目的来表征性能。结果表明，可靠性直接取决于设备配置（即电容器尺寸，交通电压阈值），应用行为（即传输间隔，数据包大小）和环境条件（即能源收集率）。索引术语 - 事物，无电池的物联网设备，能量收获，洛拉，低功率宽面积网络
基于 LoRa 的智能空间监控系统的速率单调调度器
摘要 — 智能空间系统配备传感器来收集数据，这些数据可用于了解其环境条件。然后将收集到的数据传输到应用程序，以提高空间的舒适度、生活质量和安全性。长距离 (LoRa) 技术提供长距离覆盖，消耗低能量，非常适合智能空间应用。LoRa 中有六个虚拟通道用于传输数据，但是当节点同时传输数据时，网络会面临干扰问题。干扰问题使 LoRa 不太适合时间紧迫的应用。为了缓解干扰问题，应以最佳方式分配扩频因子。本文使用速率单调调度程序将扩频因子分配给 LN，以确保在截止期限内以最小的能耗传输数据。为了量化接收信息的延迟，我们使用“信息时代”指标。使用 Network Simulator-3 验证了所提出的方法，结果表明它有效地减少了延迟和能量并延长了网络效用。索引词 — 信息时代、物联网、远程通信、调度
explorando o rssi nageraçãodede chaves para lorawan
从这个意义上讲，目前的工作继续研究RSI内部的使用在洛拉万网络的加密密钥中。为了使这项研究可行，首先提出了Lora RSSI Grabber：一组脚本，可以自动化Lora Connections中RSSI指示器的集合和存储。借助Lora RSSI Grabber，在以前的真实表演中生成了一个新的数据集，该表演在具有不同特征的环境中。收集的数据可公开可用，并用作RSSignal框架的新入口。与先前在[de Oliveira等人中提出的结果相比，从安全的角度来定量分析了所获得的结果。2022]，与以前的假设相反，表明除了具有移动性的情况外，RSSignal框架中采用的技术也可能能够生成安全的加密密钥，即使在没有设备迁移率的环境中。
无线棒Lora节点开发套件 - 文档
Wireless Stick .................................................................................................................................................. 1
基于 LoRaWAN 的物联网监控应用中的无碰撞传输
摘要：随着物联网 (IoT) 的发展，无论在哪个领域，部署的监控应用数量都在大幅增加：智慧城市、智慧农业、环境监测、空气污染监测等等。LoRaWAN（长距离广域网）架构具有长距离通信、抗干扰能力强和能耗低等特点，是支持此类应用的绝佳选择。但是，如果终端设备数量很多，LoRaWAN 的可靠性（以数据包传送率 (PDR) 衡量）会因过多的冲突而变得不可接受。在本文中，我们提出了两种不同的解决方案系列，以确保无冲突传输。第一个系列基于 TDMA（时分多址）。所有集群按顺序传输，并且允许属于同一集群的最多六个具有不同扩频因子的终端设备并行传输。第二个系列基于 FDMA（频分多址）。所有集群并行传输，每个集群使用自己的频率。在每个集群内，所有终端设备按顺序传输。从 PDR、终端设备能耗和支持的最大终端设备数量等方面比较它们的性能。模拟结果证实了理论结果，并显示了所提解决方案的高效性。
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。
ELV-LW-Base LoRaWAN ELV-BM-开发板...
目录 1. 简介 ................................................................................................................................ 3 2. 软件 ................................................................................................................................ 3 2.1. 导入 ................................................................................................................................ 4 3. 应用 ................................................................................................................................ 5 3.1. 调试 ................................................................................................................................ 6 4. 串行输出 ............................................................................................................................. 12 5. 认证 ............................................................................................................................. 13 I 附录 ............................................................................................................................. 14 A. 图片列表 ............................................................................................................................. 14 B. 变更历史 ............................................................................................................................. 14
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。
基于物联网LoRa的能源管理信息系统...
电能已成为人类生活的主要需求 [1,2]。因此，对电能的需求也随之增加。不受控制的持续使用电能将导致环境破坏和能源储备枯竭。建筑能源管理系统 (BEMS) 是一种用于监测和控制建筑物能源需求的方法，包括适应用电管理 [3-5]。物联网 (IoT) 方法在能源领域也称为能源互联网 (IoE) [6]。BEMS 由传感器、执行器、嵌入式控制器、连接和信息系统组成。物联网已成为人类活动的一部分，包括住宅和工业活动 [7,8]。物联网有望通过连接和协同工作的智能传感器和智能对象来优化人们的日常生活 [9,10]。