62、LoRa 网状网络与区块链技术在物流和图像传输中的应用研究

最新推荐文章于 2025-09-27 16:10:58 发布

raspberrypi5

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分类专栏：物联网与智能空间前沿文章标签： LoRa网状网络区块链技术图像传输

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LoRa 网状网络与区块链技术在物流和图像传输中的应用研究

1. LoRa 网状网络概述

LoRa 模块可安装在无人机（UAV）上，用于从偏远地区的传感器节点收集数据。考虑到长距离通信需求，LoRa 网状网络可将组合数据以低延迟传输到公共通信网络。例如，一些基于无人机的应用需要监测飞行区域，评估灾害、火灾、地震和设备故障等环境情况。

LoRa 技术采用啁啾扩频（CSS）方法作为物理层，能实现低功耗、低带宽的长距离通信。LoRa 网络工作在免授权的 ISM 频段，在欧洲为 867 - 869 MHz 频段，中心频率为 868 MHz。其主要参数包括带宽、扩频因子和编码率，可针对 LoRa 无线电进行配置。LoRa 使用 125、250 和 500 kHz 带宽传输信号，能有效抵抗信道噪声、长期相对频率、多普勒效应和衰落。

目前，网状拓扑结构常用于组织网络，设备可相互交互，将数据转发到发送节点服务半径之外的目标节点。使用网状拓扑有诸多优势，特别是在组织高度可靠的自组织网络方面，因为传输通道具有冗余性。此外，当前正在进行关于在低功耗广域网（LPWAN）中使用网状拓扑的探索性研究。

LoRa 网状网络无需安装额外的 LoRa 网关，就能增加通信范围和数据包传输率。在该网络中，节点可中继数据包，并与其他节点通信，将数据包高效路由到网关。节点可作为中继节点，根据路由规则接收并转发数据包到下一个节点。网状网络能动态连接终端节点并自组织路由，其主要优势包括低发射功率、较短的通信通道、较长的电池寿命，以及允许在网络上传输大量数据。同时，路由和配置功能专为无线网状网络设计，显著减轻了网状客户端的负载。因此，LoRa 网状网络是同时从多个传感器收集数据的有前景的方式之一。

2. LoRa 网状网络的图像传输

2.1 图像传输原理

研究探讨了 LoRa 网状网络在图像数据传输中的应用。发送节点配备摄像头，在收到服务器请求后拍照。由于 LoRa 规范将传输帧大小限制为 255 字节，图像数据需分割成多个片段，依次在网络上传输。每个图像有其标识符，每个片段分配一个分段序列号。

名称	用途
LABS - SVM7	虚拟机服务器
LABS - PC3	接收图像的笔记本电脑
LoRa 网关	在 LoRa 和 TCP/IP 网络之间路由数据
ESP32 - CAM	捕获和传输图像
中继节点	转发 LoRa 数据包

2.2 实验方案

实验室方案 ：研究在由 Rostelecom 和国际电信联盟（ITU - T）支持的国际新设备、技术和服务研发测试中心进行了一系列测试。图像传输流量从节点 ESP32 - CAM 经过带有 MQTT 代理的虚拟服务器，再到笔记本电脑 LABS - PC4，以评估接收图像的质量。实验使用了多个支持 LoRa 网状网络的 YL - 800N 无线电模块。配备 OV2640 摄像头的 ESP32 - Camera 开发板用于捕获图像，并通过 LoRa 网状网络将其传输到远程服务器。ESP32 - Camera 板通过串口（UART）与 YL - 800N 模块连接进行数据传输。
参数配置 ：根据 OV2640 相机的软件应用接口，可设置不同的分辨率和质量级别来捕获 JPEG 图像。帧大小可以是 240 × 240、320 × 240、480 × 320、800 × 600，质量级别（QL）可从 0 到 63 配置，数字越低表示 OV 系列相机传感器的图像质量越高。捕获的图像大小通常大于 LoRa 网络允许的传输数据包大小，因此图像被分割成每个 100 字节的片段。服务器发送命令请求相机节点传输图像，ESP32 - Camera 板收到命令后拍照，并将照片临时存储为字节数组，然后形成 100 字节的数据片段。在实验中，使用了以下参数来实现约 10.93 kbps 的数据速率：
| 参数 | 值 |
| ---- | ---- |
| 频率（MHz） | 868 |
| 传输功率（dBm） | 16 |
| 带宽（kHz） | 250 |
| 扩频因子 | 7 |
| 编码率 | 4/5 |
| OV2640 质量级别（QL） | 10, 30, 60 |
| JPEG 分辨率大小 | 240x240, 320x240, 480x320 |

mermaid 格式流程图如下：

graph LR
    A[服务器] -->|发送图像请求| B[ESP32 - CAM]
    B -->|拍照| C[临时存储图像]
    C -->|分割图像为片段| D[通过 LoRa 网状网络传输]
    D -->|路由数据包| E[LoRa 网关]
    E -->|传输到服务器| F[服务器处理图像]

3. 美国物流和运输行业的现状与挑战

美国物流和运输行业在过去二十年经历了重大的技术进步。同时，客户对当日送达的需求急剧增加，在线交易数量也大幅上升，导致交付速度加快。最新的技术变革使商业运输企业能够高效满足前所未有的高需求，同时适应消费者不断变化的口味和期望。

根据美国卡车运输协会（ATA）的数据，2020 年商业卡车运输了该国约 72.5%的货物，价值达 7323 亿美元。该行业总共雇佣了 765 万人，其中近一半是卡车司机。然而，美国运输行业仍面临许多核心问题，其中最重要的是行业内各方之间的协作问题。由于货运经纪人的干预，托运人和承运人之间存在巨大的沟通差距。此外，还存在其他基本问题，如效率低下、货物可追溯性、交易透明度和整体可靠性等。该行业需要一个包含所有无偏数据的单一控制塔。

4. 区块链技术在物流行业的潜在应用

区块链技术已成为解决这些挑战的潜在解决方案，这项新技术在美国物流领域引起了极大的兴趣。区块链可以提供一个去中心化、透明且不可篡改的账本，有助于提高各方之间的协作效率，增强交易的透明度和可追溯性。

例如，在货物运输过程中，区块链可以记录货物的每一个环节，包括发货、运输、中转、收货等信息，确保所有参与方都能实时获取准确的数据。同时，智能合约可以自动执行合同条款，减少人为干预，提高交易的可靠性。

然而，公司及其管理层是否有能力和准备好部署这项新技术仍是一个问题。部署区块链技术需要一定的技术基础和资源投入，同时也需要解决与现有系统的集成问题。

总之，LoRa 网状网络在图像传输方面具有一定的潜力，而区块链技术有望为美国物流和运输行业带来变革，但两者在实际应用中都面临着一些挑战，需要进一步的研究和实践来推动其发展。

LoRa 网状网络与区块链技术在物流和图像传输中的应用研究

5. LoRa 网状网络图像传输实验结果

5.1 数据包传输率

数据包传输率（PDR）是网络性能的主要指标之一。实验结果显示，每次实验的 PDR 都超过 90%。高数据包传输率确保了传输的 JPEG 图像在接收端有很高的概率能够被恢复。

5.2 图像大小和所需数据包数量

根据不同的相机配置，图像大小会发生变化。为确定图像的平均大小，使用了连接到 ESP32 - CAM 的 microSD 卡来保存拍摄的照片。图像大小随帧大小的增加和压缩级别（质量级别）的降低而增大，同时光照水平和颜色也会影响图像大小。例如，以 240 × 240 的帧大小和 30 的质量级别传输图像时，需要超过 40 个 100 字节的数据包。

帧大小	质量级别	所需数据包数量
240x240	10	[具体数量]
240x240	30	>40
240x240	60	[具体数量]
320x240	10	[具体数量]
320x240	30	[具体数量]
320x240	60	[具体数量]
480x320	10	[具体数量]
480x320	30	[具体数量]
480x320	60	[具体数量]

5.3 能量消耗

在实验过程中，对发送节点 ESP32 - Camera 的能量消耗进行了测量。每个 100 字节的图像数据包的平均能量消耗约为 42 - 45 µAh。根据所需的数据包数量，可以估算出传输不同类型图像的平均功率。例如，使用 1200 mAh（理论容量为 1080 mAh）的电池时，该开发板大约可以发送 500 张分辨率为 480 × 320、质量级别为 30 的图像。

mermaid 格式流程图如下：

graph LR
    A[确定图像类型] --> B[计算所需数据包数量]
    B --> C[根据单包能耗估算总能耗]
    C --> D[判断电池容量是否足够]
    D -- 是 --> E[可传输图像]
    D -- 否 --> F[需更换电池或调整参数]

6. 区块链技术在物流行业应用的实施步骤

若要在物流行业应用区块链技术，可参考以下步骤：
1. 需求分析 ：明确物流企业的具体需求，如提高协作效率、增强透明度、实现货物追溯等。
2. 技术选型 ：选择合适的区块链平台和技术框架，考虑其性能、安全性、可扩展性等因素。
3. 数据整合 ：将现有的物流数据迁移到区块链平台上，并确保数据的准确性和完整性。
4. 智能合约开发 ：根据业务需求开发智能合约，实现自动化的合同执行和交易处理。
5. 系统集成 ：将区块链系统与现有的物流信息系统进行集成，确保数据的流畅传输和交互。
6. 测试和验证 ：对区块链系统进行全面的测试和验证，确保其功能正常、性能稳定。
7. 上线部署 ：将经过测试的区块链系统正式上线部署，并进行实时监控和维护。