9、LoRa技术:参数、干扰与应对策略解析(上)

LoRa技术:参数、干扰与应对策略解析(上)

1. LoRa参数对传输时间和性能的影响

在LoRa技术中,扩频因子(SF)和带宽(BW)对数据包的到达时间(ToA)有着直接影响。通常,这些参数决定了符号速率。较高的SF会增加ToA,而较高的BW则会降低ToA,但代价是降低了接收器的灵敏度。

在物理层(PHY)性能方面,LoRa的误码率(BER)与信噪比(SNR)密切相关。不同的SF值会显著影响BER,增加SF可以明显降低BER,但会导致数据速率降低和ToA增加。以下是不同SF和编码率(CR)下的数据速率表:
| SF | 数据速率 (CR = 0) | CR | 数据速率 (SF = 7) |
|----|----------------|----|----------------|
| 7 | 6.8 kbps | 0 | 6.8 kbps |
| 8 | 3.9 kbps | 1 | 5.4 kbps |
| 9 | 2.1 kbps | 2 | 4.5 kbps |
| 10 | 1 kbps | 3 | 3.9 bps |
| 11 | 671 bps | 4 | 3.4 kbps |
| 12 | 366 bps | | |

从表中可以看出,CR也会影响数据速率,增加SF和CR有助于应对恶劣的无线环境。

2. LoRa中的干扰问题

LoRa网络没有定义特定的信道访问控制,类似于纯ALOHA系统。ALOHA系统的一个局限性是其盲传输策略,发送器在有帧要发送时无需载波侦听即可发送。在纯ALOHA网络中,脆弱时间是帧时间的两倍,例如在LoRa中为2 ×

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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