50、基于NOMA的LPWA网络与图像伪造检测技术解析

基于NOMA的LPWA网络与图像伪造检测技术解析

在当今的通信和图像处理领域，低功耗广域网（LPWAN）和图像伪造检测是两个备受关注的研究方向。本文将详细介绍基于非正交多址接入（NOMA）的LPWA网络相关技术，以及一种通过集成简单线性迭代聚类（SLIC）和尺度不变特征变换（SIFT）来检测图像伪造的有效方法。

基于NOMA的LPWA网络

在LPWA网络中，LoRa节点是常见的设备。为了最大化最小传输速率，我们可以通过在良好的信道条件下增强功率分配和传输时间来实现。这里直接分配的扩频因子（SF）会直接影响传输时间。要最大化最小传输速率，可通过以下公式：
[
\max \left{ B \log_2(1 + \text{SINR} {nl}) \right}
]
其中，(P {\min} \leq P_{nl} \leq P_{\max})，对于所有的(nl)，并且(P_{nl} \left\lVert h_{nl} \right\rVert^2 \geq \text{RSSI})。这里的(\text{RSSI})是在特定SF下定义的接收器灵敏度阈值。

为了实现这一目标，我们采用了一种次优的信道分配方案，其算法步骤如下：
1. 初始化相关参数。
2. 按信道系数降序对LoRa节点进行排序。
3. 将LoRa节点数量除以可用信道数量：
- 如果余数为零，意味着可以将LoRa节点平均分配到各个可用信道中。此时，按信道系数降序将LoRa节点依次分配到信道中，即LoRa节点1分配到信道1，LoRa节点2分配到信道2，依此类推。
- 如果有余数，则将剩余的LoRa节点分配到各个信道