9、LoRaWAN网络搭建与传感器配置全解析

LoRaWAN网络搭建与传感器配置全解析

1. LoRaWAN协议基础

LoRaWAN网关最常见的设置是消息转发协议,但也存在网络服务器位于网关本身的情况,此时处理可以在网关进行。不过,这种情况并不常见,如果边缘处理至关重要,那么LoRaWAN可能不是适合的协议。

通常,一个传感器可能处于多个网关的覆盖范围内,并同时向这些网关发送消息。在这种情况下,网络服务器会多次接收该消息,并根据哪个网关更近或更快,决定由哪个网关处理与传感器的后续通信。网络服务器通常是基于云的系统,如AWS IoT Core for LoRaWAN或The Things Network (TTN) 。

网络服务器与传感器节点之间有几种类型的消息通信,包括加入/接受消息、用于将数据从传感器发送到云的上行链路和下行链路消息,必要时还会向传感器发送响应。下行链路消息通常是供应商指定的配置数据,用于通过空中配置方法更改节点中的设置。例如,当需要更改传感器发送消息的频率时,这种配置就非常有用。以灌溉作物为例,当测量值发生变化时,可能需要增加或减少测量间隔。

2. 数据捕获架构

为了将数据传输到云端,我们将采用两种不同的途径,借助两个不同的网络提供商:
- 首先,使用The Things Network (TTN) 。这是一个免费且非常受欢迎的数据传输选项。当数据从传感器流向TTN后,我们将探讨将数据传输或转发到AWS进行处理的替代方案。
- 或者,通过AWS IoT Core for LoRaWAN服务直接将数据发送到AWS,这是AWS IoT系列中的一项相对较新的服务。

采用两种途径的主要目的是说明LoRaWAN硬件在设置和传输数据方

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码示例文件以便深入学习调试。
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