软件定义时隙调度：一种用于LoRa的时间同步方法

《Pervasive and Mobile Computing》：Software-defined time-slotted scheduling: A time synchronization method for LoRa

　　

摘要

在物联网应用中，电池供电设备的使用越来越广泛。基于LoRa物理层的LPWAN技术非常适合这类应用，因为在这种应用中，能效和远距离覆盖能力比通信带宽更为重要。然而，如果这些网络需要支持实时应用，数据就必须能在可预测的时间内到达目的地；此时，采用能够避免冲突的时间分片模型，就可以减少重传的需要，从而提高时间预测性。为此，节点之间需要进行时间同步。在本研究中，我们提出了SD-LoRa方案，该方案通过让节点与中央节点保持同步，不仅延长了网络的寿命，还增加了成功传输的消息数量，因为无需进行消息重传。通过仿真，我们将所提出的方法与两种基于LoRa的LPWAN模型进行了比较，结果表明，所提模型的能耗低于另外两种模型。此外，尤其是在网络利用率较高的情况下，成功发送的消息数量也有显著提升。

引言

LPWAN（低功耗广域网）是一种极具前景的网络技术，专为节点之间在极长距离上进行低比特率通信而设计[1]。作为蜂窝网络（如LTE、5G）以及现有无线技术（如Wi-Fi、蓝牙、IEEE 802.15.4、WiMax）的补充，LPWAN技术有望为终端设备和基础设施提供远距离、低功耗且低成本的服务，同时还能连接大量设备。

对于那些需要在广阔范围内发送小型消息，同时又要保证电池使用效率以便长期运行的物联网应用来说，LPWAN是理想的选择[2]。LPWAN可应用于智能建筑、物流追踪、电表计量、智能照明、资产监控、智能停车、能源管理以及工业物联网领域[3]。

要配置LPWAN，我们可以使用ISM（工业、科学和医疗）频段或许可频段。NBIoT和LTEcat1使用的是许可频段，而LoRa和Sigfox则使用ISM频段[4]。许可频段的网络并非随处可用，且维护成本较高，而在许可频段不可用时，非许可频段的网络则更具成本效益和可行性。Sigfox适用于以单向数据传输为主的场景，而LoRa则支持双向通信[3]。

在LPWAN中，电池管理对于优化电池能量使用至关重要，这有助于延长终端设备的使用寿命。有些传感器网络中的传感器被安装在难以到达的地方，比如用于气候监测的山区[5]或森林监测区域[6]，因此更换电池十分困难甚至不可行；有一些研究通过调整或配置LoRaWAN MAC层中的LoRa参数来优化能耗。例如，在[7]、[8]、[9]中，研究人员试图找到能够提升能效的最佳参数。还有一些论文，如[10]指出，在基于LoRa的传感器节点中，收发模块几乎消耗了半数的电池电量；因此，有必要提出降低收发模块能耗的方法，以此大幅延长电池使用寿命。由于在某些LPWAN解决方案中，如LoRaWAN [11]，采用了Aloha作为介质访问方式，而这种方式容易发生冲突[12]、[13]，所以一种解决方案就是采用能够防止数据包冲突的方法，从而避免重传。我们提出的模型正是着眼于这种方法，旨在降低与消息发送和接收相关的能耗。

本研究旨在利用非许可LPWAN，尤其是基于LoRa的解决方案，来实现实时系统功能，同时确保满足各项约束条件，比如按时完成任务并保证接收到的消息准确无误。此外，本研究还致力于降低能耗。为确保数据包能够被接收，必须从目的地获得确认信号，这就需要实现双向通信。

要在网络中实现精确的时间控制，就必须为消息发送设定特定的时间。然而，一旦发生冲突，就不得不进行重传，这样一来重传次数就无法确定，进而使得时间控制变得复杂。因此，必须采用有效的冲突预防机制。

有一些研究，如[14]、[15]、[16]、[17]和[18]，提出了基于LoRa物理层的实时MAC层协议。常用的冲突预防方法是采用时间分片模型（要求节点能够及时同步），节点在预定的时间片段内发送数据。因此，有一些文章，如[19]、[20]，专门探讨了适用于基于LoRa的网络的时间同步模型。

在本研究中，我们提出了一种基于LoRa物理层的MAC层协议，该协议整合了上述特点。随后，我们将所提出的模型与广为应用的基于LoRa网络的MAC协议LoRaWAN，以及TS-VP-LoRa [21]进行了比较。由于Class B协议因使用信标进行同步而会产生超过40%的能耗损失[22]，所以我们仅将所提协议与LoRaWAN Class A进行了比较。此外，我们还证明了所提模型的能耗低于Class A。

我们所提出的方法采用时间分片模型来防止冲突，并降低每条消息的能耗。同时，它还能实现精确的时间控制，这对于实时系统而言至关重要。与其他模型不同，我们的方法不需要节点像在基于TDMA的模型中那样竞争时隙资源，因为这类模型通常被认为在资源调度方面不够理想[25]。相反，每个节点都会由中央网关告知其指定的发送时间，而且由于我们所提出的方法能够保持网络的高度同步，节点只需在特定时间间隔开始时才启动工作，这样就提升了能效。

此外，所提出的协议无需像[13]、[26]中所要求的那样设置独立的同步接口。相反，节点会按照所提方法中的机制，在失去同步状态之前就恢复唤醒状态。中央节点（汇聚节点或网关）能够了解每个节点的定期数据发送情况，进而安排共享的通信介质（空中接口），以避免冲突，同时确保数据能在截止时间前发送出去。

仿真结果表明，与LoRaWAN模型相比，所提模型在能效以及成功传输的数据包数量方面都有显著提升。此外，与TS-VP-LoRa [21]相比，所提模型在降低平均能耗的同时，大多情况下还能增加成功传输的数据包数量。

本研究的主要贡献如下：

• •
  提出了一种基于软件定义网络（SDN）模型的MAC协议，该协议采用时间分片调度方式。
• •
  提出了一种无需专用物理接口的同步方法，该方法也可应用于其他需要节点同步的物联网网络。

本文的其余部分结构如下：第2节为文献综述；第3节描述了系统模型，并结合实时系统的约束条件，提出了优化网络能耗的研究问题；第4节详细介绍了所提出的MAC协议；第5节通过分析成功传输的消息数量和能耗，将所提模型与其他模型进行了对比评估；最后，第6节给出结论。

章节要点

相关研究

在本节中，我们回顾了一些利用时间分片模型来防止冲突的相关研究。这些模型要求节点之间能够实现同步。在同步方面，通常有两种实现方式：带外同步和带内同步。在[26]中，假设节点拥有两个接口：一个用于通过LoRa协议进行远距离通信，另一个名为WuRX，用于短距离通信以及节点间的数据传输同步；

系统模型与问题定义

我们假设存在一个传感器网络，该网络包含一个网关以及多个单跳节点，这些节点在物理层采用LoRa协议，针对这类网络我们提出了相应的MAC协议。由于所建模型的应用场景是实时系统，因此必须遵守时间约束，一旦数据传输失败，就需要进行重传。本研究的主要目标是在确保节点能够按时完成数据传输任务的同时，降低节点与网关之间通信的能耗。本节

所提出的协议

在本节中，我们将对所提出的协议进行说明。该协议名为“SD-LoRa”，属于MAC层协议，可在遵循星型架构、以中央节点为中心布置各节点的LoRa基础上实现。

总体而言，本研究方法的核心是将节点到网关之间的数据传输问题转化为调度问题。根据前文所述的建模方法，关键挑战在于找到合适的调度方案，从而合理分配时间

评估

首先，我们将SD-LoRa模型与LoRaWAN Class A的基准模型[40]在每传输一位数据的能耗以及成功传输的数据包数量方面进行了比较。由于这两种协议的特性不同，我们专门开发了一个工具，用于模拟节点向网关发送不同类型的数据。在Aloha模型中，每个节点在生成数据后都可以直接将其发送给网关，而不必考虑其他节点的情况，因此就有可能

结论

虽然LoRaWAN在网络寿命、覆盖范围以及适用多种物联网应用方面表现优异，但由于网络中存在数据包冲突以及需要重传的情况，它无法实现精确的时间控制；因此，这类协议不适宜用于实时系统。本文提出了一种基于时间分片调度的方案，该方案能够实现时间控制。此外，它还提供了一种高效的节点同步解决方案，该方案

CRediT作者贡献说明

Mohammad Ali Farmahini Farahani：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，验证，方法论，概念设计。Mehdi Kargahi：撰写——审稿与编辑，指导。

利益冲突声明

作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究成果的已知利益冲突或个人关系。