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[發明專利]一種基于LoRa的傳感器信號的高可靠數據傳輸方法有效

專利信息
申請號: 202211638102.7 申請日: 2022-12-20
公開(公告)號: CN115623536B 公開(公告)日: 2023-04-14
發明(設計)人: 蔣春來 申請(專利權)人: 蘇州洛爾帝科技有限公司
主分類號: H04W28/06 分類號: H04W28/06;H04L1/00
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 215300 江蘇省蘇州*** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 lora 傳感器 信號 可靠 數據傳輸 方法
【權利要求書】:

1.一種基于LoRa的傳感器信號的高可靠數據傳輸方法,其特征在于,包括:

獲取設定時間周期內的待傳輸數據,并根據每個時間周期內的待傳輸數據構建初始矩陣;

根據待傳輸數據的數據值將待傳輸數據分為多個種類,根據每個初始矩陣中所包含待傳輸數據的種類數以及每個種類待傳輸數據的個數獲取初始矩陣中待傳輸數據的重復度;

根據每個初始矩陣中待傳輸數據的重復度、初始矩陣中每個種類待傳輸數據的集中程度及待傳輸數據的個數得到每個初始矩陣的壓縮程度;獲取初始矩陣中每個種類待傳輸數據的集中程度的方法為:

對初始矩陣建立直角坐標系,根據每個種類的待傳輸數據在初始矩陣中的位置到原點的距離,獲取初始矩陣中每個種類待傳輸數據的離散程度;

對初始矩陣進行形態學閉運算,得到更新后的矩陣,利用更新后的矩陣與初始矩陣進行減運算,獲取每個種類的待傳輸數據的個數作為初始矩陣中每個種類的待傳輸數據的連接性;

根據每個種類待傳輸數據的離散程度和連接性乘積的倒數,得到每個種類待傳輸數據的集中程度;

將初始矩陣預等分為多個第一矩陣塊,利用獲取初始矩陣的壓縮程度的方法,獲取每個第一矩陣塊的壓縮程度,根據第一矩陣塊的壓縮程度的均值和初始矩陣的壓縮程度,判斷初始矩陣是否按照預等分的分割方式對初始矩陣進行等分,得到多個第一矩陣塊;

當初始矩陣不進行等分時將該初始矩陣作為目標矩陣;當初始矩陣進行等分時,將等分后的每個第一矩陣塊作為新的初始矩陣,并對每個新的初始矩陣塊進行預等分,得到每個新的初始矩陣塊對應的多個第二矩陣塊,根據每個新的初始矩陣的壓縮程度與對應多個第二矩陣塊的壓縮程度均值判斷該新的初始矩陣是否進行等分,依次迭代直到等分后的矩陣塊不繼續進行等分或達到設定尺寸為止,得到所有的目標矩陣;根據每個目標矩陣中每個種類待傳輸數據集中程度及待傳輸數據的個數,獲取每個目標矩陣中每個種類待傳輸數據的重要程度;

根據每個目標矩陣中重要程度最大值對應種類的待傳輸數據,獲取每個目標矩陣的編碼方向;獲取每個目標矩陣的編碼方向的方法為:

以設定的多個方向分別對每個目標矩陣中,重要程度最大值對應種類的待傳輸數據進行鏈碼編碼,獲取每個目標矩陣中,重要程度最大值對應種類的待傳輸數據在設定的每個方向上的鏈碼數量,將最小鏈碼數量對應的方向作為每個目標矩陣的編碼方向;

以每個目標矩陣的編碼方向分別對每個目標矩陣進行游程編碼,得到壓縮后的待傳輸數據,并利用LoRa技術對壓縮后的待傳輸數據進行傳輸。

2.根據權利要求1所述的一種基于LoRa的傳感器信號的高可靠數據傳輸方法,其特征在于,獲取初始矩陣中待傳輸數據的重復度的方法為:

利用最小二乘法對初始矩陣中所有種類的待傳輸數據個數進行直線擬合,獲取擬合直線的斜率;

對初始矩陣中待傳輸數據的種類數量進行負相關映射并歸一化,將歸一化后的值與擬合直線斜率的乘積得到初始矩陣中待傳輸數據的重復度。

3.根據權利要求1所述的一種基于LoRa的傳感器信號的高可靠數據傳輸方法,其特征在于,獲取每個初始矩陣的壓縮程度的方法為:

獲取每個初始矩陣中每個種類的待傳輸數據個數在該初始矩陣的待傳輸數據總數中的占比,與對應種類待傳輸數據的集中程度乘積的累加和;

根據該累加和與初始矩陣中待傳輸數據的重復度的乘積,得到初始矩陣的壓縮程度。

4.根據權利要求1所述的一種基于LoRa的傳感器信號的高可靠數據傳輸方法,其特征在于,判斷初始矩陣是否按照預等分的分割方式對初始矩陣進行等分的方法為:

當第一矩陣塊的壓縮程度均值小于等于初始矩陣的壓縮程度時,該初始矩陣不按照預等分的分割方式對初始矩陣進行等分;

當第一矩陣塊的壓縮程度均值大于初始矩陣的壓縮程度時,該初始矩陣按照預等分的分割方式對初始矩陣進行等分。

5.根據權利要求1所述的一種基于LoRa的傳感器信號的高可靠數據傳輸方法,其特征在于,獲取每個目標矩陣中每個種類待傳輸數據的重要程度的方法為:

獲取每個目標矩陣中每個種類待傳輸數據的集中程度;

獲取每個目標矩陣中每個種類待傳輸數據在該目標矩陣中所有待傳輸數據總數的占比;

根據每個目標矩陣中每個種類待傳輸數據的集中程度,與每個種類待傳輸數據在該目標矩陣中所有待傳輸數據總數的占比的乘積,得到每個目標矩陣中每個種類待傳輸數據的重要程度。

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