基于智能手机的LoRa无线传输效能测试研究

万雪芬，崔 剑，杨 义，蒋学芹，SARDAR Muhammad Sohail

（1.华北科技学院 计算机学院，河北 廊坊 065201；2.华北科技学院 河北省物联网监控工程技术研究中心，河北 廊坊 065201；3.北京航空航天大学 工程训练中心，北京 100083；4.东华大学 信息科学与技术学院，上海 201620）

0 引 言

为了面向未来物联网的百亿级接入需求，具有广覆盖、低成本、部署简单、支持海量接入等优点的低功耗广域网（Low-Power Wide Area Network，LPWAN）技术应运而生[1-2]。通过该技术有望实现物联网中在较大空间范围内、极大数量的终端设备之间的互联互通。从2012年开始，LPWAN技术日益得到重视，近年来已经成为全球物联网领域中的一大研究热点[3-4]。在主流LPWAN技术方案中，由Semtech公司提出的LoRa（Long Range）技术具有较为光明的应用前景。现Semtech已和IBM、Microchip等公司共同成立LoRa全球技术联盟（LoRa-Alliance），并在相关行业领域中逐渐建立了产业生态系统。

1 LoRa无线传输

LoRa技术在物理层中使用了Semtech公司基于啁啾扩频（Chirp Spread Spectrum，CSS）的私有物理层技术，通过该技术可有效降低无线信号传输中的多径效应[5-7]。CSS技术曾被广泛用于军事和航天领域中的长距离高可靠性通信，LoRa是其第一次用于商用大规模组网。此外LoRa无线传输的灵敏度可高达-130 dBm以上。LoRa在组网中多采用星型拓扑结构，一个LoRaWAN中可以容纳数百万个节点，而且避免了复杂的多跳组网。LoRa的低功耗、易配置、高可靠性等特点也适宜其在物联网低速低功耗设备海量互联领域中使用。

无线传感器网络是物联网感知层的主干支撑技术，其同样也是LoRa无线传输技术的重点应用领域。在利用LoRa组建无线传感器网络时，可依靠商业基站或用户自行建设LoRa专网。由于我国通信运营商未来基本采用NB-IoT技术承载LPWAN功能，且我国通信产业市场有一定的政策壁垒，所以LoRa技术在我国的商业推广中多以面向具体应用的自建专网为主[8-9]。采用该方式还会为行业企业带来更多的商业推广及设计自由。

但是无线传感器网络常被布置于户外等环境恶劣的环境下，降雨等气候变化会带来无线传输效果较大程度的下降[10-11]。另外，在智能楼宇、工厂厂区等环境中的设备等干扰也会影响传输效能[12]。为了给LoRa无线传感器网络设计者提供设计、安装与维护的依据，需要利用相关设备对在具体环境中的LoRa传输效能进行测量，以获得参考数据[13]。由于基于LoRa无线传感器网络的应用规模不同、投资受限、气候环境变化周期等因素影响，往往难以使用昂贵的无线测试设备进行长期的工程测试，也无法像基于商业基站的LoRa组网那样获得长期传输效能统计数据。近年来，智能手机得到了快速发展，并已经在测试领域得到了一定应用。智能手机具有较强的运算与通信能力、友好的用户UI，并可提供GPS定位等测试辅助功能。

本文提出一种基于智能手机的LoRa无线传输效能测试系统，通过该系统有望实现对应用于无线传感器网络领域的LoRa无线传输效能的便捷观测。

2 系统架构

LoRa在进行组网时基于星型拓扑结构，所以对其传输效能的测试可基于点对点之间传输效能的观测。由于LoRa的物理层是Semtech的私有技术，具体技术细节尚未完全公开[3，14]。而无线传感器网络最为核心的功能是实现数据的可靠传输，所以系统采用数据包传输成功率（Packet Success Rate，PSR）作为传输效果的衡量依据。PSR定义为：

式中Packs与Packt分别为通过LoRa节点间通信成功接收到的数据包数与发送的数据包总数。成功接收定义为接收到的数据包内容与发送数据包内容完全一致。

系统由安装了测试App的Android智能手机及与之配套的测试节点组成，如图1所示。

图1 系统结构图Fig.1 Structure diagram of test system

智能手机负责管理测试过程、产生测试数据、用户UI等，测试节点负责响应智能手机的测试管理并承载LoRa无线传输的物理结构。用户通过智能手机管理测试过程，并获得对应的测试结果。在具体使用中，用户仅需安装好节点，并在具有对应功能的手机上安装测试用App即可开始测试。测试用App对手机无特殊要求，现阶段大多数具有蓝牙与NFC功能、支持移动网络通信的市售Android手机都可用于本系统。本系统的架构不仅极大地节约了成本、简化了硬件设计，而且系统易用性等也有较大程度提高。

3 智能手机端App设计

智能手机是系统的核心部分，其功能通过测试用App实现。测试用App的功能结构如图2所示。App中测试功能管理部分用于生成基于伪随机序列的LoRa负载、记录测试参数、同步测试过程、管理用户设定、触发信号管理、主从关系等测试参数。智能手机通过App中NFC标签管理部分获取节点ID、蓝牙连接信息等存储于节点NFC标签中的内容。BLE连接部分负责建立及管理智能手机与测试节点之间的蓝牙连接。定位部分通过智能手机中已安装的百度或者高德地图接口获取节点的空间地理位置。网络通信部分负责在测试中管理智能手机通过移动通信网络的数据传输。每一次测试完成后，App通过数据存储部分将测试结果写入智能手机的SD卡中，以备以后使用。用户UI部分可为用户提供简单易操作的用户界面。在使用中，用户只需将智能手机贴近布置在节点附近的NFC标签，即可实现与节点的连接。之后即可依据测试需求依次设定参数并开始测试。测试完成后相关结果将呈现给用户并被记录。这一过程操作简单，不需要有特殊的领域知识即可完成。测试用App的程序流程示意图如图3所示。此外如果进行较长时间的测试，用户还可选用自动模式。在这一模式下测试节点间进入发送接收过程后可取下手机。测试节点间自行发送和接收数据。待下一次两侧都有智能手机接入时再进行后续操作。

图2 测试用App结构图Fig.2 Structure diagram of App for test

图3 测试用App程序流程示意图Fig.3 Schematic diagram of App program flow for test

4 测试节点设计

由于在系统中智能手机承担了大部分功能，所以测试节点的设计可以十分精简。测试节点结构如图4所示。在节点中采用微芯公司具有nanoWatt XLP技术的PIC16F1947微控制器作为节点的核心管理部分。节点上的BLE模块采用支持BT BLE4.0标准、微芯公司出品的RN4020蓝牙模块，该模块发送功率可达7 dBm，接收灵敏度为-92.5 dBm，可以在节点与智能手机之间实现可靠通信。基于NXP NTAG216的NFC芯片被布置于节点附近，并在布设时写入节点ID、蓝牙连接信息等。铅酸电池的输出通过ZY-WRDS-2W隔离型电源模块为节点提供可靠供电。通过结合基于SX1278的AS62-T20型LoRa通信测试模块、天线与衰减器，节点可实现在[0，20 dBm]区间上的任意LoRa发射功率。若用户有对功率的更大要求，可以选择替换同系列的AS62-T30型LoRa测试模块，在不需额外设置的情况下获得[0，30 dBm]区间上的发射功率。节点被封装于符合IP68标准的PVC管状容器中，用户可通过顶部旋开口对节点进行维护及升级等操作。测试节点工作流程示意图如图5所示。测试节点主板、封装好的节点及测试用App如图6所示。

图4 测试节点结构图Fig.4 Structure diagram of test node

图5 测试节点工作流程示意图Fig.5 Schematic diagram of work flow of test node

图6 测试节点主板、封装好的节点及测试用AppFig.6 Mainboard of test node，capsuled test node and App for test

5 测试结果与讨论

在对无线传感器网络的设计、安装与维护中需要大量以数据传输为核心的测试数据。通过本系统可望获得分散在较长时间周期内的数据，并方便在特定情况下快速进行测试。在测试中首先选择京东地区（场地1）及松江区某小区（场地2）进行楼宇间LoRa无线数据传输实验。实验中节点功率设为20 dBm，天线增益为3 dB，手机型号为华为Mate2。实验场地如图7所示。测试中节点都被安放于楼层较高位置。在场地1的测试中，从App中读出的节点间距为523 m；场地2的测试中，从App中读出的节点间距为557 m。在上述场地中于2017年5—9月期间进行多次晴好天气与降水气候条件下时长为24小时（0—24时）的测量。在晴好天气下，上述两处节点间的日均PSR都接近100%，且节点间交换主从收发关系后PSR未发生明显变化。测试中智能手机与测试节点之间的蓝牙连接可靠，未出现意外中断现象。对系统使用者的调查也表明该系统具有易于使用、测量方便的优点。

图7 楼宇传输测试地点及节点的布局Fig.7 Layout of test nodes and test location for data transmission among buildings

通过系统测试发现，降雨是影响LoRa楼宇间无线传输最主要的因素。通过本文系统得到数据绘制的月均PSR数据如图8所示。由图8中可以看出，在京东地区5、6月间降雨较少，PSR月均值与日均值分布下限较高。而在进入夏季后由于降雨多发，PSR月均值与日均值分布下限都有所下降。而松江地区降雨较多，所以其PSR月均值与日均值分布下限都较低。在较大的降雨条件下，LoRa无线传输往往无法进行。利用本文系统还可得到由于降雨引起的传输中断时间（传输中断定义为128 s内LoRa数据包无法发送，恢复定义为128 s内LoRa数据包无丢失，上述信息由从节点记录，并与主节点交互）。传输中断出现次数及时长如图9所示。由图9可以看出，在松江地区，降雨引起的传输中断的出现概率与时间远多于少雨的京东地区，有时甚至可能出现连续数小时的传输中断，而京东地区降雨多为阵雨形式，对长周期传输的影响有限。通过长期类似的数据采集，测试结果有助于相关技术人员制定相应轮询机制、数据采集机制、缓存机制等与LoRa无线传感器网络数据传输密切相关的策略。

图8 京东与松江地区的月均PSR及日均PSR分布区间Fig.8 Distribution intervals of monthly PSR and daily PSR in eastern Beijing and Songjiang districts

图9 传输中断出现次数及时长Fig.9 Occurrence frequency and duration of transmission interruption

LoRa无线传感器节点布设的空间距离也很重要，本文系统轻便易携，可以方便在类似的测试中使用。以冀东地区的农业大田种植区农作物不同生长期LoRa无线传输的变化为例进行了测试。实验场地如图10所示，天线增益等与前述实验完全相同，节点距离地面0.3 m，节点间作物主要为玉米及大田蔬菜等，测试选择2017年2月到7月间的晴好天气且地面干燥的时段。测试中携节点沿着图中虚线标出的路径移动，以PSR＞90%为标准，借助App中的定位功能寻找并标定最大可靠传输距离。

图10 实验场地及测试结果Fig.10 Test locations and test results

以往在相关的研究中表明，农业环境中无线传输距离会受植物生长等的影响[15]。由测试中可以发现，在作物的不同生长期，LoRa无线传输的可靠传输距离同样会由于植物冠层与枝干等的遮蔽效果有所缩短，所以相关领域的工程人员在设计用于智慧农业的LoRa无线传感器网络时还需纳入植物种植数据，以保证设计的可靠性。通过系统取得的结果可望对无线节点空间布局提供参考。

6 结 论

本文提出一种基于智能手机的LoRa无线传输效能测试系统。该系统由智能手机及与之配套的低成本测试节点组成。由于采用了上述结构，该系统结构精简、使用简单、成本低廉，可满足在较长时间周期内分散获取数据的需求。系统完成后在智能楼宇与大田智慧农业场景中进行应用测试实验。由相关测试不难看出，相对于现有商用无线传感器网络主流的802.15.4&ZigBee方案或蓝牙、WiFi等，LoRa在传输效能上大大提高。但是其在不同应用场合中的工程实现还会与具体的环境相关。利用本文系统进行基于PSR的测量，可以较为方便地获得与环境密切相关的数据参考，有望为未来基于LoRa的无线传感器网络的应用推广提供相应的测试技术手段。