随着物联网的蓬勃发展,传统的近距离通信技术在发展过程中有很多制约因素。为解决当前物联网发展所面临的问题,低功耗广域网(Low Power Wide Area Network,LPWAN)应运而生。Lo Ra(Long Range)作为LPWAN的代表性技术,是一种传输距离远,功耗低的无线通信技术,可以根据用户需求进行自主设计,应用在许多领域中。根据Lo Ra的特性,其传输数据的性能和硬件配置密切相关。在实际部署过程中,为合理配置Lo Ra物理层参数提升Lo Ra性能并提高数据传输质量,建立硬件配置参数与评价Lo Ra性能参数间的关系至关重要。本文充分研究了物联网和Lo Ra性能分析发展现状,在当前已有的性能分析基础上,结合Lo Ra硬件可配置参数特性和探索性数据分析方法,对Lo Ra性能进行研究分析。本文的Lo Ra性能研究主要针对接收到数据的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和接受信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)展开。首先,根据性能分析目标要求,提出一种Lo Ra性能测试方案,对Lo Ra测试硬件和软件进行总体设计,并选择两种无遮挡测试环境实现Lo Ra测试。其次,针对两种测试环境的数据,运用探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)进行数据预处理,再分别运用决策树和支持向量机这两种机器学习算法进行建模预测,提出了两种优化配置参数选择的预测模型,分别建立了配置参数与SNR和RSSI之间的关系。最后,针对这两个模型进行预测评估,模型预测准确率高,并且都可以在相应的测试环境中通过设定相关硬件配置参数达到提升Lo Ra性能的目的。通过两种数据预测模型的建立,在未来相应环境的部署中可以按照参数配置模型对硬件进行设置,从而提升Lo Ra性能让硬件设备得到广泛应用。