Комплексное моделирование и анализ энергопотребления устройств пользователей LoRa с использованием множественной линейной регрессии

Быстрое расширение технологий протоколов Long Range (LoRa) и Long Range Wide Area Network (LoRaWAN) в крупномасштабных развертываниях Интернета вещей (IoT) подчеркивает необходимость точной и аналитически обоснованной оценки энергопотребления (EC) работающих от батарей оконечных устройств LoRa (DV). Поскольку мгновенное энергопотребление оконечного устройства LoRa в значительной степени зависит от ключевых параметров передачи, прежде всего коэффициента расширения спектра (SF), мощности передачи (Tx) и размера пакета сообщения LoRa (PS), точное моделирование их совокупного влияния имеет решающее значение для оптимизации времени работы оконечного устройства LoRa, обеспечения энергоэффективной работы сети и поддержки коммуникационных стратегий с адаптацией к параметрам передачи. В связи с этими задачами в статье предлагается комплексная методика моделирования с использованием множественной линейной регрессии для количественной оценки энергопотребления оконечного устройства LoRa в течение одного цикла связи класса A оконечного устройства LoRa, включающего передачу и прием. Исследование основано на обширных измерениях электрического тока с высоким временным разрешением, выполненных в рамках 69 наборов измерений, охватывающих различные сочетания SF, уровней мощности передачи Tx и значений PS. На основе результатов измерений разработаны 14 моделей множественной линейной регрессии, каждая из которых описывает совместное влияние двух параметров передачи при фиксированном третьем параметре. Разработанные регрессионные модели математически сформулированы с использованием линейных, взаимодействующих и полиномиальных членов для точного описания нелинейного характера энергопотребления. Подробная статистическая оценка точности демонстрирует отличное качество аппроксимации разработанных моделей множественной линейной регрессии энергопотребления. Дополнительный численный анализ распределения данных энергопотребления, полученных с помощью регрессионных моделей, подтверждает их надежность и выявляет обусловленную параметрами передачи вариабельность энергопотребления оконечных устройств LoRa. Результаты численного анализа распределения данных энергопотребления оконечных устройств LoRa показывают, что определенные сочетания параметров передачи SF, мощности Tx и PS усиливают или ослабляют различия в энергопотреблении, демонстрируя, что их совместная изменчивость об...