在 LoRa 网络中实现最大最小吞吐量
摘要
随着日益普及,LoRa 网络关键地实现了对低成本、功率受限用户设备 (UE) 的长距离连接。由于其广覆盖区域,一个关键问题是在小区中有效分配无线资源以支持潜在海量 UE,同时解决小区边缘 UE 突出的远近公平问题,这由于缺少 LoRa 网络的可处理解析模型及其对低复杂度和低开销设计的实际需求而难以解决。为实现带公平性的海量连接,我们研究最大化 LoRa 网络中所有 UE 最小吞吐量的问题,仅基于平均信道统计和空间 UE 分布联合设计扩频因子 (SF) 分配、功率控制和占空比调整的高层策略。通过利用泊松雨模型及对我们所考虑 LoRa 网络的针对性修正,我们能够考虑信道衰落、聚合干扰和准确包重叠,仍获得包成功概率乃至吞吐量的可处理且准确的闭式公式。我们进一步提出迭代平衡 (IB) 方法在小区中分配 SF,使得在所考虑的时间段和小区区域内可实现整体最大最小吞吐量。数值结果表明,所提优化设计方案极大缓解了远近公平问题,并显著提升了小区边缘吞吐量。
引用
@article{arxiv.1904.12300,
title = {Achieving Max-Min Throughput in LoRa Networks},
author = {Jiangbin Lyu and Dan Yu and Liqun Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.12300},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 4 figures, published in Proc. International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC), 2020. This paper proposes stochastic-geometry based analytical framework for a single-cell LoRa network, with joint optimization to achieve max-min throughput for the users. Extended journal version for large-scale multi-cell LoRa network: arXiv:2008.07438