摘要
本发明涉及一种用于LoRa中纯Aloha协议下数据包上行传输信息年龄(Age of Information,AoI)优化的方法,旨在提高数据包的时效性,优化数据传输的质量,减少信息延迟和系统响应时间。包括:建立了一个针对纯Aloha协议下LoRa数据包传输过程的碰撞和重传的系统模型,分析数据包重传对LoRa安全可能造成的影响。该模型考虑了LoRa网络中信道选择、扩频因子(Spreading Factor,SF)设置以及可能发生的数据包碰撞情况。通过分析不同信道和扩频因子组合的传输效果,能够计算数据包在传输过程中的碰撞概率及其对AoI的影响。为了实现最优的信道和SF选择,本发明采用深度强化学习的方法,构建了一个训练模型来动态选择最佳的传输策略,通过对信道选择和扩频因子的智能调节,减少碰撞事件并降低重传次数,从而提升数据包的时效性以及LoRa网络安全性。该发明适用于各种LoRa物联网应用,包括但不限于智能城市、环境监测、智能农业、智能物流等领域,特别是对于需要高时效性和实时响应的物联网应用场景,具有重要的实用价值。
技术关键词
优化办法
碰撞模型
年龄
深度强化学习
信道
协议
系统响应时间
时效性
智能农业
算法
网络
因子
网关
物流
策略
理论
场景
终端
动态
速率
系统为您推荐了相关专利信息
蜕变关系
自然语言推理
测试用例集
大语言模型
样本
学生
线性规划评估
深度Q网络
最佳聚类数目
线性规划模型