0 概述

近年来物联网发展迅速, 然而传统的无线通信技术如蓝牙、Zigbee等无法满足物联网高量级接入和广覆盖的需求, 移动蜂窝网络也存在成本高和地域限制严格等缺点^[1]。因此, 低功耗广域网(Low Power Wide Area Network, LPWAN)应运而生。LPWAN具有低功耗、远距离、低运维成本等特点, 适合用于在长距离发送小数据量且使用电池供电的物联网终端设备^[2]。LPWAN根据工作频段可分为2类:工作于未授权频谱下, 如LoRa、SigFox等; 工作于授权频谱下, 如NB-IoT等^[3]。

在LPWAN技术中, LoRaWAN协议应用较为广泛, 作为一套由LoRa联盟推出的通信协议和系统框架, 其专为LoRa远距离通信组网而设计。目前国内外对于该技术的研究, 多数关注LoRa物理层的技术, 主要研究成果有:文献[4-6]介绍了LoRa物理层调制技术, 但没有涉及到MAC层的协议部分; 文献[7-8]探讨了LoRaWAN技术存在的不足; 文献[9-10]对LoRaWAN中A类终端的信道接入进行了详细的数学建模; 文献[11]将LoRaWAN技术应用于工程项目中。

本文分析LoRaWAN的MAC层协议, 并着重于协议信道接入的性能表现, 利用简单概率模型进行建模和仿真。在此基础上, 基于二元指数后退算法提出一种改进协议。

1 LoRaWAN协议

LoRaWAN是一种将节点无线连接到互联网中的网络协议, 其中定义了网络体系结构并且包含各层通信协议。

1.1 LoRa调制

LoRa是一种专有的扩频调制技术, 属于Semtech公司的专利, 其基于啁啾扩频(Chirp Spread Spectrum, CSS)调制技术, 通过增加带宽降低信噪比要求^[12]。一般来说, 接收端较高的比特信噪比能够提高数据包检测率, 但同时也消耗更多的能量, 导致能量效率降低。因此, LoRa通过降低信噪比要求降低能耗。

在LoRa调制中, 频谱扩展是通过频率随时间线性变化的啁啾调频信号来实现的, 而且发射机和接收机之间的时间和频率偏移是等效的, 由此可以降低接收机的成本并且抵抗多普勒频移效应。

在LoRa调制中, 一个符号被编码成S_F bit, 其中, S_F为扩频因子。LoRa的数据手册规定S_F取值范围为{6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}。扩频因子越大, 传输的数据量也越大, 在同样数据量条件下减少可以传输的实际数据, 则数据传输速率就相应减小。由于扩频后传输可以降低误码率, 因此扩频因子增大, 覆盖范围和接收灵敏度也随之提升。当扩频因子S_F=6时, LoRa的数据传输速率最快, 但是这一扩频因子仅在特定情况下使用。

啁啾信号的扫频范围即信号带宽B_W, LoRa带宽指的是双边带宽, 取值范围为{10.4, 15.6, 20.8, 31.2, 41.7, 62.5, 125, 250, 500}kHz。增加B_W可以提高有效数据传输速率, 缩短传输时间, 但是需要以牺牲部分接收灵敏度为代价。LoRaWAN中通常设置带宽为125 kHz, 根据不同国家和地区的无线电管理要求, 对应的配置要求不同。因此, 需要根据数据速率、接收灵敏度和传输距离等要求进行相应的带宽、扩频因子和编码率设置。此外, LoRa技术采用循环纠错编码进行前向错误检测与纠错, 在存在干扰的情况下, 前向纠错能有效提高链路的可靠性, 但是同时也会增加传输开销。

设定符号速率R_s、符号时间T_s、编码率C_R以及比特率R_b的计算公式如式(1)~式(4)所示, 其中, n的取值范围为{1, 2, 3, 4}。

$ {R_{\rm{s}}} = \frac{{{B_{\rm{W}}}}}{{{2^{{S_{\rm{F}}}}}}} $

(1)

$ {T_{\rm{s}}} = \frac{1}{{{R_{\rm{s}}}}} = \frac{{{2^{{S_{\rm{F}}}}}}}{{{B_{\rm{W}}}}} $

(2)

$ {C_{\rm{R}}} = \frac{4}{{4 + n}} $

(3)

$ {R_{\rm{b}}} = {R_{\rm{s}}} \times {S_{\rm{F}}} \times {C_{\rm{R}}} = \frac{{{B_{\rm{w}}}}}{{{2^{{S_{\rm{F}}}}}}} \times {S_{\rm{F}}} \times {C_{\rm{R}}} $

(4)

则根据文献[13], LoRa物理层传输的符号数(包括头部)的计算公式如下:

$ {S_{{\rm{plSymNB}}}} = 8 + \max \left( {{\rm{ceil}}\left( {\frac{{8{P_{\rm{L}}} - 4{S_{\rm{F}}} + 28 + 16 - 20H}}{{4\left( {{S_{\rm{F}}} - 2{D_{\rm{E}}}} \right)}}} \right) \times \frac{4}{{{C_{\rm{R}}}}},0} \right) $

(5)

其中, P_L为负载字节数, S_F为扩频因子, 当有头部时H=0, 反之H=1, 当低数据速率被启用时D_E=1, 反之为0。

LoRa数据帧空中传输时间如式(6)所示, 其中n_pmb表示前导码中可编程部分的长度, 取值范围为6~65 535。

$ \begin{array}{l} {T_{{\rm{pkt}}}} = {T_{{\rm{pnb}}}} + {T_{{\rm{pl}}}} = \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\left( {{n_{{\rm{pmb}}}} + 4.25} \right) \times {T_{\rm{s}}} + {S_{{\rm{plSymNB}}}} \times {T_{\rm{s}}} \end{array} $

(6)

1.2 LoRaWAN网络拓扑

LoRaWAN网络拓扑结构为星形网络, 如图 1所示, 整个网络由终端、网关和服务器构成。网关通过IP连接到服务器, 在服务器和终端之间中继消息, 终端通过LoRa或者FSK技术单跳连接到一个或者多个网关。所有通信都是双向的, 其中上行链路的通信占主要地位。

1.3 LoRaWAN终端类型

针对不同的应用场景, LoRaWAN协议根据通信延时和电池寿命的不同要求将终端分为以下3类:

1) A类。此类终端支持双向通信。数据传输由终端发起, 类似纯ALOHA协议, 是完全异步的, 每个上行链路传输可以在任何时间发送。上行传输结束后会开放2个下行接收窗口, 这意味着服务器的下行传输必须等待上一个上行传输完毕才可以进行。A类终端的功耗最低, 所有的终端设备都必须支持A类。本文分析都是基于A类终端进行的。

2) B类。此类终端在A类终端的基础上增加了一个定时开启的接收窗口, 因此, 要求网关发送周期性的信标来保持同步。虽然B类终端增加了下行链路的通信能力, 但是同时也增加了设备能耗。

3) C类。此类终端除了发送数据过程以外一直开启接收窗口, 这意味着网关可以在任意时刻下发数据, 这种机制使得此类终端的网络延时最低, 但是能耗最大。

1.4 LoRaWAN帧结构

LoRaWAN协议是一种轻量级协议, 帧结构如图 2所示, 其中, CRC只有在上行数据中存在, 物理层载荷大小单位为bit, 其余均为Byte。

在物理层, 整个帧从前导码开始, 前导码用来实现接收机和发射机之间的同步。前导码分为固定部分和可编程部分, 固定部分由4个符号组成。前导码之后是一个可选择的头部。如果选用头部, 则头部的编码率固定为4/8。头部提供信息包括负载长度、是否使用前向纠错码和负载中是否使用16 bit的CRC校验。头部之后是负载, 负载大小为1 Byte~255 Byte。负载结尾是一个可选择的针对负载的CRC校验。

MAC层的帧结构从头部开始, MHDR定义了数据类型和协议版本。网络层的FHDR包含4 Byte的终端地址、1 Byte的帧控制、2 Byte的帧计数器和用来传输MAC命令的可选部分F_Opts。

2 改进的LoRaWAN协议 2.1 信道接入

LoRaWAN协议中规定A类设备的接入过程如图 3所示。

LoRaWAN网关支持多信道通信, 用于发送数据的称为主信道, 用于网关下发帧的称为下行信道。

终端在需要发送数据时随机选择信道和扩频因子进行发送, 不监听信道。数据发送完毕后, 终端会开启2个接收窗口。第1个接收窗口位于主信道, 用于接收网关回复的ACK帧, 并且在数据发送T₁之后开启, 其中T₁是可以配置的, 一般默认为1 s; 第2个接收窗口位于下行信道, 在第1个窗口开启1 s之后打开。2个接收窗口的大小不固定, 但是必须大于前导码的接收时间, 因为在LoRa技术中, 接收端先检测前导码, 收到前导码之后才认为有数据发送。此外, 当终端在第1个窗口成功接收ACK帧后将不再开启第2个接收窗口。这种机制增加了网关在下行信道的通信开销, 但是可以减少终端因为重复发送引起的能量损耗。

当终端在2个接收窗口都没有成功接收到ACK确认帧时, 将会引发重传。终端会随机等待一段超时时间, 并且随机选择信道和扩频因子来进行重传。重传的退避时间窗口没有被严格定义, 但是一般默认为1 s~3 s, 即窗口大小为2 s。在LoRaWAN协议中, 一个帧最大重传次数可以人为设定, 但最多为7次, 超过最大重传次数之后MAC层会向应用层返回一个错误代码。

LoRaWAN工作在ISM频段, 这些频段的无线电规则都有最大发送功率和占空比的限制。通过遵循占空比机制可以减少冲突, 并且大幅延长网络的生命周期, 但却会使网络中的休眠延迟变长。

信道在一个传输周期内的不可用时间计算公式如下:

$ {T_{{\rm{off}}}} = \frac{{{T_{{\rm{OnAir}}}}}}{{{D_{{\rm{DutyCycle}}}}}} - {T_{{\rm{OnAir}}}} $

(7)

其中, D_DutyCycle为占空比, T_OnAir为包的空中传输时间。当占空比为1 %时, 表明如果终端需要1 s来传送数据, 那么它将至少等待99 s之后才可以进行下一次传输。由此可见, 遵循占空比机制虽然减少了冲突, 但同时也降低了信道利用率, 增加了网络延时。

根据以上对LoRaWAN的分析可以得知, 在低数据速率情况下, 由于数据包的空中传输时间较长, 整个网络的规模被大量冲突限制; 而在高数据速率情况下, 网络规模则被占空比限制。

2.2 协议优化

在传统的互联网中, 研究者经常使用随机退避方法来降低数据并发程度, 控制瓶颈链路的瞬时拥塞程度, 从而有效解决拥塞问题。因此, 针对LoRaWAN在信道接入上的薄弱表现, 本文提出基于二元指数后退算法的LoRaWAN协议, 通过调整重传的退避等待窗口减少重传时的冲突碰撞, 从而提高整个网络的接入成功率。

在一次冲突之后, 时间被分成离散的时槽。在以太网中, 为达到所允许的最长路径, 时槽的长度被设置为51.2 μs。在第i次冲突之后, 在0~2ⁱ－1之间随机选择1个数, 然后等待这些时槽, 以此来动态地适应发送站的数量。在二元指数退避机制中, 所有节点在竞争窗口中均匀分布, 随机选择一个退避时隙值, 并且在802.11标准中定义最大竞争窗口, 达到此最大窗口后将不再增加延时时隙^[14]。采用这种机制可以在少数站发生冲突时确保较低的延时, 同时在很多站发生冲突时, 保证在一个相对合理的时间间隔内解决冲突问题^[15]。

本文协议将二元指数退避机制应用到重传退避窗口时间的设置中, 时槽β被设置为当前信道下最大的包传输时间, 如式(8)所示, 重传退避窗口大小W如式(9)所示, 其中, i为重传次数, S_{mgs_Size}为数据包大小。

$ \beta = \max \left( {\left( {{S_{{\rm{mg}}{{\rm{s}}_ - }{\rm{size}}}} \times 8} \right) \div {R_{\rm{b}}}} \right) $

(8)

$ W = \left( {{2^i} - 1} \right) \times \beta $

(9)

3 数学建模

根据LoRaWAN协议中规定的信道接入流程和前面的分析, 整个访问过程的状态转换关系描述如图 4所示, 其中, P_{d, a1}为数据发送成功的概率, P_{d, f}为数据发送失败的概率。

当终端有数据要发送时, 进入发送数据状态, 如果在发送数据过程中没有发生碰撞, 终端进入ACK1状态, 即等待T₁之间之后开启第一个接收窗口。如果数据发送过程中发生了碰撞, 那么数据发送失败, 终端进入重传状态。终端进入ACK1状态后, 如果成功接收到ACK1帧, 那么代表此次传输成功, 该概率用P_{a1, s}表示。反之如果没有成功接收到ACK帧, 终端进入ACK2状态, 即再等待1 s后开启第2个接收窗口, 概率用P_{a1, a2}表示。终端进入ACK2状态后, 如果成功接收到ACK帧, 代表此次传输成功, 概率为P_{a2, s}, 反之终端进入重传状态, 概率为P_{a2, f}。

在本文协议中, LoRa装置可以在同一信道中正确接收2种具有不同扩频因子的重叠传输。如果终端选择相同的信道和扩频因子并且同时进行数据发送, 由于捕获效应的存在, LoRa装置也可以正确识别功率最大的信号。而且因为时域、频域能量扩散效应, LoRa发生捕获效应的功率差异比别的标准要小得多, 只要功率差异大于3 dB即可^[16]。为了简化建模和仿真, 本文研究不考虑捕获效应存在的情况。

假设系统的主信道数量为c, 下行信道数为1, 扩频因子可选数量为s, 则终端可选择的发送状态数量为:

$ R = c \times s $

(10)

假设在当前时刻单位时间内有m(t)个终端要发送数据, 并且终端随机选择信道和扩频因子遵循均匀分布, 此时对于单个终端来说发送数据成功的概率如下:

$ {P_{{\rm{d}},{{\rm{a}}_1}}} = {\left( {1 - \frac{1}{R}} \right)^{m(t) - 1}} $

(11)

则发送数据失败的概率如式(12)所示。

$ {P_{{\rm{d}},{\rm{f}}}} = 1 - {P_{{\rm{d}},{{\rm{a}}_1}}} $

(12)

当终端进入ACK1状态后, 网关采用和发送数据时一致的信道和扩频因子回复ACK帧, 假设此时单位时间内有m(t+T₁)个终端要发送数据, 则相关概率如下:

$ {P_{{{{\rm{a}}_1},{\rm{s}}}}} = {\left( {1 - \frac{1}{R}} \right)^{m\left( {t + {T_1}} \right)}} $

(13)

$ {P_{{{\rm{a}}_1},{{\rm{a}}_2}}} = 1 - {P_{{{\rm{a}}_1},{\rm{s}}}} $

(14)

当终端进入ACK2状态后, 由于下行信道数量为1, 当有多个数据发送成功, 网关无法同时返回多个ACK帧, 因此, 只有在数据发送时成功的数量少于一个, 终端才能在ACK2状态成功接收ACK帧, 相关概率等式如式(15)和式(16)所示。

$ {P_{{{\rm{a}}_2},{\rm{s}}}} = {\left( {1 - {P_{{\rm{d}},{{\rm{a}}_1}}}} \right)^{m(t)}} + {P_{{\rm{d}},{{\rm{a}}_1}}} \times m(t) \times {\left( {1 - {P_{{\rm{d}},{{\rm{a}}_1}}}} \right)^{m(t) - 1}} $

(15)

$ {P_{{{\rm{a}}_2},{\rm{f}}}} = 1 - {P_{{{\rm{a}}_2},{\rm{s}}}} $

(16)

因此, 第1次完整传输成功的概率如式(17)和式(18)所示。

$ {P_{{s_1}}} = {P_{{\rm{d}},{{\rm{a}}_1}}} \times \left( {{P_{{{\rm{a}}_1},{\rm{s}}}} + {P_{{{\rm{a}}_1},{{\rm{a}}_2}}} \times {P_{{{\rm{a}}_2},{\rm{s}}}}} \right) $

(17)

$ {P_{{{\rm{f}}_1}}} = 1 - {P_{{{\rm{s}}_1}}} $

(18)

如果第1次传输失败, 终端将会进入重传状态, 在退避等待窗口[α, α+W]中随机选择一个时间, 其中, α为ACK超时时间, W为退避窗口大小。假设终端选择在时刻τ进行重传, 此时网络的负载量为:

$ n\left( \tau \right) = m\left( \tau \right) + \frac{{{P_{{{\rm{f}}_1}}} \times m(t)}}{W} $

(19)

因为对于所有的重传, 接入过程都和正常传输一致, 所以终端又重新进入数据发送状态。只要将n(τ)替代式(11)~式(18)中的m(t), 即可得到重传的概率。

如果设定最大重传次数为μ次(μ≤7), 则一次完整传输成功的概率如下:

$ \begin{array}{l} {P_{\rm{s}}} = {P_{{{\rm{s}}_1}}} + {P_{{{\rm{s}}_2}}} \times {P_{{{\rm{f}}_1}}} + {P_{{{\rm{s}}_3}}} \times {P_{{{\rm{f}}_2}}} \times {P_{{{\rm{f}}_1}}} + \cdots + \\ \;\;\;\;\;\;{P_{{{\rm{s}}_{\mu + 1}}}} \times {P_{{{\rm{f}}_\mu }}} \times {P_{{{\rm{f}}_{\mu - 1}}}} \times \cdots \times {P_{{{\rm{f}}_1}}} \end{array} $

(20)

4 仿真与结果分析

本文采用MATLAB对整个网络的传输成功率和网络延时进行仿真。

假设网关采用SX1301芯片, 拥有8个主信道和1个下行信道, 信道带宽B_W为125 kHz, 扩频因子取值范围为{7, 8, 9, 10, 11, 12}。终端在随机选择信道和扩频因子时满足均匀分布。网络的最大重传次数为7次。此外, 规定终端发送的数据帧大小为25 Byte, 编码率C_R为0.8, 则根据式(4)和式(21)可以求得包的空中延时, 如表 1所示。

$ {T_{{\rm{duration}}}} = \left( {{S_{{\rm{mg}}{{\rm{s}}_ - }{\rm{size}}}} \times 8} \right) \div {R_{\rm{b}}} $

(21)

2个接收窗口RX1和RX2的大小不固定, 因为接收端先检测前导码, 收到前导码之后才认为有数据发送, 所以需要先计算前导码的空中延时。LoRa前导码的典型值为8个符号, 根据式(6)和式(2)可以计算得到窗口大小, 如表 2所示。

因为要满足所有情况下接收窗口都至少要能够完整接收到前导码, 所以将RX1和RX2窗口大小设置为401 ms, 此外, 网络重传次数最大为7。

当采用原始LoRaWAN协议时, α=1 s, W=2 s; 当采用二元指数后退算法的改进协议时, α=1 s, 此处采用时槽β为最大的包延时0.683 s, 根据式(9)对W进行设置。在仿真网络延时时, 本文将传输失败的帧的网络延时设置为整个网络的最大延时, 即7次重传的总延时。

按照以上的参数设置, 对改进前后的LoRaWAN协议和数学模型进行仿真, 网络传输成功率和平均延时如图 5和图 6所示。

从图 5可以看出, 数学模型和系统实际情况相吻合, 随着网络负载量的增大, 由于碰撞的可能性增大, 网络的传输成功率不断下降, 当网络负载量大于100帧/s时, 成功传输的概率接近于0。此外通过2种协议的对比可以看出, 改进后的基于二元指数后退机制的LoRaWAN协议的传输成功率有明显的提升。当网络负载量为70帧/s时, 传输成功率最大可以提升10 %以上。但是由于重传窗口大小随着重传次数的增加呈几何式增长, 因此改进后的协议在网络平均延时上要远高于原始协议, 最高延时超过180 s。

由于带宽B_W会影响终端的发包时间, 从而影响整个网络的延时, 因此针对不同的B_W本文进行对比实验。同样假设网关拥有8个主信道和1个下行信道, 扩频因子取值范围为{7, 8, 9, 10, 11, 12}。终端在随机选择信道和扩频因子时满足均匀分布。网络的最大重传次数为7。终端发送的数据帧大小为25 Byte, 编码率C_R为0.8。其他参数设置如表 3所示, 其中, i为重传次数。

仿真结果如图 7所示, 从中可以看出, 带宽B_W的变化对原始协议的网络延时影响不大, 因为退避窗口与B_W无关, 并且帧传输时间与等待窗口时间相比显得微不足道。而对于改进协议, B_W则会明显影响网络延时, 因为此时的退避等待窗口时间与B_W有关。当B_W=250 kHz时, 最大延时为100 s; 当B_W=500 kHz时, 最大延时为60 s。因此, 对于改进后的协议可以选用较大的带宽, 在提升网络传输成功率的同时减小网络时延的增加幅度。

在实际应用场景(如智能无线抄表过程)中, 对网络延时的要求不高, 通过提高传输成功率可以减少终端的能耗, 从而增加终端的使用寿命, 因此, 在此种应用场景下可以使用改进协议^[17]。

5 结束语

本文分析LoRaWAN协议的网络性能及不足, 提出一种基于二元指数后退算法的改进协议, 并以建模仿真验证该协议能够通过增大网络延时提高传输成功率, 适用于对网络传输实时性要求较低的场景。下一步将分析现有针对LoRaWAN协议的多种优化策略, 在NS3等环境中进行全面仿真, 并将其部署在实际应用系统中。