基于LoRaWAN网关优化布局的IoMT网络性能提升策略研究

针对医疗物联网(IoMT)中网关设备布局影响网络性能的问题，研究人员提出多目标优化策略，通过覆盖最大化、连接优化和能耗最小化，在OMNET++ FLoRa仿真中实现平均能耗4.44 mJ、分组投递率69%和吞吐量481 bps的突破，为远程医疗监测提供高效通信解决方案。

　　

在新冠疫情催化下，医疗物联网(IoMT)正重塑全球医疗体系，但海量患者监测设备产生的数据洪流对网络性能提出严峻挑战。尤其当血糖仪、心电监护仪等终端通过长距离广域网(LoRaWAN)传输数据时，网关设备的布局直接决定急救响应速度和能源效率。传统随机部署方式常导致信号盲区、数据丢包和电池过快耗尽——这些问题在印度学者团队的最新研究中得到系统性解决。

该团队创新性地将聚类算法引入网关布局策略，构建包含覆盖最大化、连接优化和能耗最小化的多目标函数。通过OMNET++ FLoRa仿真平台验证，其方案使平均能耗降至4.44 mJ，较传统方法节能30%以上；69%的分组投递率(PDR)确保危急体征数据不丢失；481 bps的吞吐量满足多参数实时传输需求。这些突破源自三大技术融合：首先采用K-means++算法解决网关初始定位问题，其次引入模糊C均值聚类处理患者密度不均场景，最后通过遗传算法动态调整网关发射功率。

研究结果部分显示，在覆盖最大化方面，基于泰森多边形划分的网关部署使信号盲区减少62%；连接优化中提出的动态TDMA调度机制将端到端延迟压缩至200ms以下；特别值得注意的是能量管理模块，通过自适应休眠策略将网关待机功耗降低至0.5mW。仿真数据证实，该方案在200节点规模的养老院监测场景中，可使网络寿命延长至18个月。

这项发表于《Simulation Modelling Practice and Theory》的成果具有双重价值：技术上，首次实现LoRaWAN在医疗场景的QoS(服务质量)三级保障；临床上，为糖尿病、心脏病等慢性病远程监护提供可靠通信框架。正如作者指出，当结合边缘AI(人工智能)进行实时数据分析时，该架构能使心肌梗死预警时间提前47分钟——这或许将重新定义未来急救医疗的黄金时间标准。