【摘 要】
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针对现有的LoRaWAN自适应数据速率控制算法在网络拥塞情况下会导致数据传输效率较低的问题,提出一种将逻辑回归分类器和调整退避时间的改进型自适应数据速率控制器相结合的方
【基金项目】
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2017年广东省教育厅重点平台及科研项目——青年创新人才类项目(自然科学)(2017GkQNCX041)
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针对现有的LoRaWAN自适应数据速率控制算法在网络拥塞情况下会导致数据传输效率较低的问题,提出一种将逻辑回归分类器和调整退避时间的改进型自适应数据速率控制器相结合的方法。分类器通过逻辑回归学习得到预测的拥塞状态;数据速率控制器根据预测的拥塞状态确定数据速率调整方案。实验结果表明,该方法比原有的LoRaWAN自适应数据速率控制算法更高效。
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