LoRa模块为什么会出现同频干扰?如何解决?

文章介绍了在LoRa技术广泛应用中遇到的同频干扰问题,特别是阐述了三种应对策略:主机轮询方式,从机定时上传方式和从机主动上传方式,以提高网络的稳定性和效率。

近年来,LoRa技术发展的趋势是越来越广,在各行各业中都得到广泛的应用。随着LoRa技术的不断发展,各种LoRa模块干扰的事件却日益增多,其中以同频干扰最为严重,干扰危害也是最大,那么同频干扰是什么呢?

凡是无用信号的载频与有用信号的载频相同,对接收同频道有用信号的接收机造成干扰的都统称为同频干扰。在使用多个LoRa模块在用一个频率中通讯都会有这个问题,接下来就讲解一下如何解决同屏干扰的问题:

1.主机轮询方式

主机轮询方式是主机逐个轮询叫号的方式,原理很简单,通过点名的方式实现应答。如主机发送给1号从机,由于从机都有地址设别,因此只有从机1能够响应主机。从机1收到主机的命令后,将数据上传给主机。主机再以相同点的轮询方式轮询其它从机数据。这就是主机轮询方式。轮询方式的优点是设备之间不容易出现冲突,组网也比较稳定,但是缺点是主机轮询耗时间长,这种组网方式适合那些对时间要求不高的组网应用。

2.从机定时上传方式

定时上传方式原理为,由主机广播发送信息给到从机,从机收到主机信息后,同步时间,然后根据我们设定的时间进行定时上传,设定好从机的上传时间,避开数据同时上传,从而达到避免同频干扰的目的。

3.从机主动上传方式

从机主动上传,LoRa模块自己有RSSI功能的组网方式相对是比较可靠的主动上传方式。这种传输方法是通过从机需要进行数据上传的时候,检测环境中的RSSI信号强度,如果当前环境中的RSSI强度较大,就等待RSSI值变小后再进行主动上传。上传是否成功,主机会反馈给从机,在决定是否需要重新上传。但是此方式不适合不带RSSI功能的LoRa模块,因为从机上传越频繁,通讯失败的概率会越高,也就是我们说的同频干扰。

在多任务学习场景中,LoRA(Low-Rank Adaptation)模块的共享机制主要通过参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)的方式实现。LoRA 的核心思想是将模型的权重矩阵分解为低秩矩阵,并通过对这些低秩矩阵进行更新来适应不任务的需求。在 MultiLoRA 框架下,多个任务可以共享一个基础 LoRA 模块,从而减少计算资源和存储开销[^1]。 ### 共享机制详解 #### 1. **低秩矩阵的共享** LoRA 假设模型的权重变化可以通过一个低秩矩阵来近似表示。对于多个任务,可以共享一个低秩矩阵的基底(basis),而每个任务仅需学习其特定的投影系数。这种方式不仅减少了模型的参数量,还提升了模型在多个任务上的泛化能力。 #### 2. **任务特定适配器** 尽管多个任务共享一个 LoRA 模块的基础结构,但每个任务仍然可以拥有独立的适配器(adapter)。适配器的作用是将共享的低秩基底映射到特定任务的参数空间中。这种设计使得模型能够在保持共享模块时,灵活地适应各个任务的需求。 #### 3. **参数预算的动态分配** 在 AdaLoRA 中,进一步引入了动态分配参数预算的机制。通过根据任务的重要性或复杂度动态调整每个任务所分配的低秩矩阵维度,可以在保证性能的时最大限度地节省内存和计算资源。这一机制特别适用于任务之间存在显著差异的情况。 #### 4. **优化目标函数** 在训练过程中,MultiLoRA时优化所有任务的目标函数。通常采用加权损失函数的形式,其中每个任务的损失项可以根据其重要性赋予不的权重。这样可以确保模型在共享参数的基础上,仍能对各个任务进行有效的学习。 #### 5. **梯度更新策略** 由于 LoRA 模块仅涉及低秩矩阵的更新,因此在反向传播过程中,只需计算并更新这些低秩矩阵的梯度。这大大降低了计算复杂度,并使得多个任务可以在相的硬件资源上并行训练。此外,为了防止任务之间的干扰,可以采用梯度裁剪或正则化技术来稳定训练过程[^1]。 ### 实现示例 以下是一个简单的 PyTorch 示例代码,展示如何在多个任务中共享 LoRA 模块: ```python import torch import torch.nn as nn from lora import LoRAAdapter # 假设已集成 LoRA 支持 # 定义共享的 LoRA 模块 class SharedLoRAModule(nn.Module): def __init__(self, base_model, rank=4): super().__init__() self.base_model = base_model self.lora_adapter = LoRAAdapter(base_model, rank=rank) def forward(self, task_id, input_ids): # 根据任务 ID 选择对应的适配器 return self.lora_adapter(task_id, input_ids) # 定义多任务模型 class MultiTaskModel(nn.Module): def __init__(self, shared_lora_module, num_tasks): super().__init__() self.shared_lora = shared_lora_module self.task_heads = nn.ModuleList([nn.Linear(768, 2) for _ in range(num_tasks)]) def forward(self, task_id, input_ids): outputs = self.shared_lora(task_id, input_ids) logits = self.task_heads[task_id](outputs.last_hidden_state[:, 0, :]) return logits # 初始化共享 LoRA 模块和多任务模型 shared_lora = SharedLoRAModule(base_model="bert-base-uncased") multi_task_model = MultiTaskModel(shared_lora, num_tasks=5) # 训练时,针对不任务调用相应的前向传播 for task_id, batch in enumerate(train_dataloader): loss = multi_task_model(task_id, batch["input_ids"]) loss.backward() optimizer.step() ``` ### 总结 通过上述机制,MultiLoRA 能够有效地在多个任务之间共享 LoRA 模块,既保留了模型的灵活性,又显著降低了计算和存储成本。这种方法尤其适用于资源受限的环境或多任务学习场景。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值