【摘 要】
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LoRa无线通信技术因其传输距离较远、功耗较低,满足了混交林中大规模节点传输汇聚的要求,可作为林业物联网数据采集的主要通信方式来使用.利用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)分析了470 MHz无线信号传输中的电波路径损耗问题,通过对测得的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)、降雨率(Rain Rate)和距离(Distance)等特征变量进行训练学习,分析了基于机器学习的林间信号衰减预测模型.通过对基于BP神经网络、支持向量
【机 构】
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南京林业大学 信息科学技术学院,江苏 南京210037
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LoRa无线通信技术因其传输距离较远、功耗较低,满足了混交林中大规模节点传输汇聚的要求,可作为林业物联网数据采集的主要通信方式来使用.利用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)分析了470 MHz无线信号传输中的电波路径损耗问题,通过对测得的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)、降雨率(Rain Rate)和距离(Distance)等特征变量进行训练学习,分析了基于机器学习的林间信号衰减预测模型.通过对基于BP神经网络、支持向量机和随机森林3种模型的比较,得出最优结果是随机森林,拟合的决定系数(R2)为0.928,均方根误差(RMSE)为3.17,具有很好的稳定性.通过构建的模型,可为混交林的无线网络路由节点布局规划提供重要参考.
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