LoRa無線通信技術(shù)下數(shù)據(jù)機(jī)房運(yùn)行環(huán)境在線監(jiān)測方法研究

摘要：文章提出了一種LoRa無線通信技術(shù)下數(shù)據(jù)機(jī)房運(yùn)行環(huán)境在線監(jiān)測方法，構(gòu)建了LoRa無線通信網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu)，利用擴(kuò)頻通信技術(shù)完成了機(jī)房運(yùn)行數(shù)據(jù)的收集；利用卡爾曼濾波器對數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理；通過計(jì)算異常概率，實(shí)現(xiàn)了對機(jī)房環(huán)境變化的實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法整體的信噪比最高可達(dá)94 dB，吞吐量最高達(dá)6197 bps，具有很好的實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：LoRa無線通信技術(shù)；卡爾曼濾波器；機(jī)房運(yùn)行環(huán)境

中圖分類號：TP202""文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0"引言

數(shù)據(jù)機(jī)房作為信息交換管理的核心場所，其運(yùn)行環(huán)境的穩(wěn)定性和安全性對于保障數(shù)據(jù)傳輸、存儲及系統(tǒng)運(yùn)行的順暢至關(guān)重要^［1-2］。有學(xué)者對數(shù)據(jù)機(jī)房運(yùn)行環(huán)境在線監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行了研究，孫勇等^［3］設(shè)計(jì)并搭建了用于機(jī)房測溫的ROTDR分布式光纖傳感系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了集成化直接測量，然而，該系統(tǒng)隨著光纖長度的增加，拉曼散射信號的強(qiáng)度會(huì)逐漸減弱，導(dǎo)致信號的信噪比降低，影響了測溫的精度和范圍。李苗等^［4］研究的系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)地將機(jī)房內(nèi)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)通過網(wǎng)絡(luò)高效地傳輸至PC、手機(jī)等多種客戶端，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)通過傳感器等設(shè)備采集大量數(shù)據(jù)并傳輸?shù)皆破脚_進(jìn)行分析和存儲，由于數(shù)據(jù)傳輸通道未進(jìn)行加密，導(dǎo)致用戶隱私泄露、數(shù)據(jù)被非法訪問。

因此，本文研究了基于LoRa無線通信技術(shù)的數(shù)據(jù)機(jī)房運(yùn)行環(huán)境在線監(jiān)測方法，以確保機(jī)房的安全、穩(wěn)定運(yùn)行，這對保障數(shù)據(jù)傳輸、存儲及系統(tǒng)運(yùn)行的順暢具有重要意義，是推動(dòng)信息化和數(shù)字化發(fā)展的重要研究支撐。

1"基于LoRa無線通信技術(shù)的機(jī)房運(yùn)行數(shù)據(jù)采集

LoRa無線通信網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu)由感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層組成，具體如圖1所示。

在架構(gòu)中，LoRa無線通信技術(shù)主要采用擴(kuò)頻通信技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，其原理是在發(fā)射端使用擴(kuò)頻編碼函數(shù)將信息調(diào)制為一個(gè)寬頻信號，在接收端使用對應(yīng)的函數(shù)對接收到的寬頻信號進(jìn)行壓縮解調(diào)^［5-6］。為了優(yōu)化接收數(shù)據(jù)的信噪比，有效的方法是擴(kuò)展傳輸信號的頻譜寬度。在極端環(huán)境下，即便噪聲功率接近甚至超過數(shù)據(jù)信號本身的功率，得益于先進(jìn)的信號處理技術(shù)，接收設(shè)備仍能有效區(qū)分并鎖定信道中的有用信號，確保其不被噪聲掩蓋。這種能力顯著增強(qiáng)了信號接收的精確度和靈敏度，最終促使通信系統(tǒng)整體性能的提升。

通過合理的發(fā)射功率計(jì)算，可以確保信號在傳輸過程中具有足夠的能量克服信道衰減和干擾，從而確保通信的穩(wěn)定性和可靠性。發(fā)射功率以增益為衡量標(biāo)準(zhǔn)，表達(dá)式為：

R=30+10lgP（1）

式（1）中，P表示功率；R表示增益。

在利用調(diào)制解調(diào)器進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，有效負(fù)載即實(shí)際傳輸數(shù)據(jù)的量是靈活可調(diào)的，可依據(jù)具體應(yīng)用的需求進(jìn)行設(shè)定，因此它并不是一個(gè)固定的值。在顯性模式下操作，有效負(fù)載的長度和糾錯(cuò)編碼的比率是依據(jù)數(shù)據(jù)包的報(bào)頭信息來動(dòng)態(tài)確定的；在隱性模式下，這些參數(shù)則通過訪問和配置特定的寄存器來靜態(tài)設(shè)置。鑒于LoRa通信系統(tǒng)獨(dú)特的通信特性和廣泛的應(yīng)用場景，合理設(shè)置有效負(fù)載并為其配置適當(dāng)?shù)腃RC校驗(yàn)碼顯得尤為重要。根據(jù)待傳輸數(shù)據(jù)的特性以及傳輸過程中的具體要求，精心選擇CRC校驗(yàn)碼的配置，能夠有效地判斷數(shù)據(jù)在傳輸過程中是否發(fā)生錯(cuò)誤，從而確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。

LoRa硬件可以配置不同的編碼率以優(yōu)化通信效率和傳輸距離。為了確保數(shù)據(jù)傳輸速度達(dá)到最優(yōu)水平，在本次LoRa通信試驗(yàn)中，采取了將編碼率設(shè)定為恒定值4/5的策略。這一設(shè)定旨在預(yù)防因編碼率過低而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)傳輸速率顯著下降，進(jìn)而縮短測試周期，避免測試過程因耗時(shí)過長而降低效率。同時(shí)，根據(jù)應(yīng)用需求和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境選擇合適的帶寬，以確保數(shù)據(jù)能夠得到高效傳輸。計(jì)算公式如下：

w=f2-f1（2）

式（2）中，f2表示信號的上限頻率；f1表示信號的下限頻率。

2"數(shù)據(jù)機(jī)房運(yùn)行環(huán)境在線監(jiān)測設(shè)計(jì)

在數(shù)據(jù)機(jī)房環(huán)境監(jiān)控體系中，傳感器節(jié)點(diǎn)作為數(shù)據(jù)采集的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，常受機(jī)房設(shè)備電磁輻射、制造工藝差異等多種因素影響，導(dǎo)致所收集的數(shù)據(jù)摻雜大量噪聲，直接傳輸這類數(shù)據(jù)往往會(huì)導(dǎo)致最終展示結(jié)果的顯著偏差，嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)的精確度和可信度，進(jìn)而削弱數(shù)據(jù)融合分析的實(shí)際參考價(jià)值。經(jīng)典的卡爾曼濾波算法以其高效的數(shù)據(jù)處理能力著稱，即便在節(jié)點(diǎn)層面進(jìn)行輕量級運(yùn)算，也能有效剔除傳輸過程中的干擾因素，精準(zhǔn)滿足數(shù)據(jù)機(jī)房環(huán)境監(jiān)測的嚴(yán)苛需求。鑒于此，本文在數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓?jié)點(diǎn)層面，引入卡爾曼濾波算法作為數(shù)據(jù)處理手段，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化過濾。數(shù)據(jù)機(jī)房環(huán)境監(jiān)測中采集變量較多，傳感器的狀態(tài)方程和輸出方程如下：

x_k+1=Axk+wk

yk=Hkxk+vk（3）

式（3）中，x_k+1表示傳感器k的狀態(tài)；A表示單位矩陣；xk表示k時(shí)的實(shí)際環(huán)境溫度狀態(tài)向量；wk表示過程的噪聲；yk表示傳感器k的輸出；Hk為傳感器的轉(zhuǎn)換系數(shù)；vk表示測量噪聲，即各傳感器節(jié)點(diǎn)自身可能出現(xiàn)的噪聲，它們?yōu)榛ゲ幌喔傻牧憔蹈咚拱自肼暋Ｓ捎谶^程溫度隨時(shí)間緩慢變化，傳感器的狀態(tài)向量和誤差初始化方程如下：

x（00）=E（x0）

Px（00）=E［（x0-x（00））^T］（4）

式（4）中，x（00）表示傳感器的狀態(tài)向量；E表示當(dāng)前溫度值；x0表示溫度的變化率；Px（00）表示傳感器誤差初始化；T表示初始誤差值。

卡爾曼濾波遞推如下。

（1）時(shí)間更新方程。

x（kk-1）=Ax（kk-1）

Px（kk-1）=AxP（kk-1）A_k-1（5）

式（5）中，x（kk-1）表示當(dāng)前狀態(tài)估計(jì)；Ax表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；（kk-1）表示控制輸入；Px（kk-1）表示當(dāng)前誤差協(xié)方差估計(jì)；Px表示協(xié)方差更新；A_k-1表示預(yù)測誤差協(xié)方差。

（2）測量更新方程。

kg（k）=Px（kk-1）H^T（k）H^T（k）Px（kk-1）H^T（k）（6）

式（6）中，kg（k）表示測量值；H^T表示測量矩陣。利用式（5）和式（6），卡爾曼濾波器通過迭代計(jì)算的方式，對傳感器節(jié)點(diǎn)所采集的觀測值進(jìn)行精確處理，以計(jì)算出最優(yōu)的估計(jì)值。這一過程實(shí)質(zhì)上實(shí)現(xiàn)了對原始數(shù)據(jù)的降噪處理。在數(shù)據(jù)機(jī)房環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)中，當(dāng)環(huán)境參數(shù)采集節(jié)點(diǎn)因自身故障或環(huán)境干擾而產(chǎn)生異?；蛘`差過大的數(shù)據(jù)時(shí)，這些不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)如果直接用于后續(xù)分析，將嚴(yán)重影響監(jiān)測結(jié)果的可靠性。為了應(yīng)對這一問題，通常在簇首節(jié)點(diǎn)對經(jīng)過初步濾波處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化處理，在這一環(huán)節(jié)中，K-means算法因其算法復(fù)雜度相對較低且執(zhí)行效率高的特點(diǎn)，成為了優(yōu)選之一，用于簇內(nèi)識別和異常數(shù)據(jù)剔除。因此，利用K-means算法在簇首節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，從而有效地剔除簇內(nèi)的異常數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)誤差和函數(shù)是每一個(gè)節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)到聚類中心的距離平方，公式如下：

F=∑ki=1∑p∈Xi‖p-m‖²（7）

式（7）中，F(xiàn)表示數(shù)據(jù)誤差和函數(shù)；p表示報(bào)警信號；m表示異常數(shù)據(jù)。在K-means算法中，誤差和函數(shù)是其核心公式。算法通過循環(huán)計(jì)算誤差和函數(shù)的值，尋求使其逐漸減小的方式來改進(jìn)聚類效果。當(dāng)誤差和函數(shù)的值在連續(xù)迭代中基本保持不變時(shí)，通常認(rèn)為算法已經(jīng)收斂到了一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)，此時(shí)可以停止循環(huán)計(jì)算過程。本文利用該算法主要看采集的環(huán)境數(shù)據(jù)是否正常，所以k取值為2，即優(yōu)劣2種數(shù)據(jù)。

設(shè) t時(shí)刻有m+n個(gè)同質(zhì)傳感器組成的傳感器數(shù)據(jù)，經(jīng)上一步剔除了m個(gè)異常數(shù)據(jù)，集合X=｛X1，X2，…Xm｝。最后，將集合中的數(shù)據(jù)作為有效的測量數(shù)據(jù)繼續(xù)進(jìn)行下一步監(jiān)測處理。

采用最小二乘法對集合X進(jìn)行線性擬合及回歸分析法的值預(yù)測，即數(shù)據(jù)點(diǎn)的實(shí)際值與模型預(yù)測值之差：

γ=a^x-b^（8）

式（8）中，γ表示殘差；a^x表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的實(shí)際值；b^表示模型預(yù)測值。根據(jù)殘差計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常概率，統(tǒng)計(jì)產(chǎn)生報(bào)警信號：

p=∑（special）/∑all（9）

式（9）中，p表示產(chǎn)生的報(bào)警信號；∑（special）表示異常概率；∑（all）表示所有值。設(shè)定閾值τ，若pgt;τ，則產(chǎn)生報(bào)警信號，表示該數(shù)據(jù)點(diǎn)可能是異常的。

基于上述流程，實(shí)現(xiàn)基于LoRa無線通信技術(shù)的數(shù)據(jù)機(jī)房運(yùn)行環(huán)境在線監(jiān)測。

3"實(shí)驗(yàn)分析

為驗(yàn)證所提方法的實(shí)際應(yīng)用性能，將孫勇等^［3］方法和李苗等^［4］方法作為對比方法，與本文方法共同參與實(shí)驗(yàn)。選擇兼容LoRaWAN標(biāo)準(zhǔn)的LoRa網(wǎng)關(guān)和LoRa節(jié)點(diǎn)設(shè)備，LoRa網(wǎng)關(guān)用于接收來自LoRa節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)發(fā)到Mongodb數(shù)據(jù)庫。采用信噪比、吞吐量作為實(shí)驗(yàn)指標(biāo)，信噪比越高，說明信號的質(zhì)量越好，受噪聲的干擾越?。煌掏铝吭礁?，說明網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的效率越高，能夠更快地完成數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)。信噪比與吞吐量驗(yàn)證結(jié)果如圖2—3所示。

在圖2中，所提方法的整體信噪比表現(xiàn)更為優(yōu)越，最高值達(dá)到了94 dB，最低時(shí)也保持在86 dB的高水平，遠(yuǎn)高于對比的另兩種方法。在圖3中，當(dāng)時(shí)間達(dá)到1 s時(shí)，所提方法的吞吐量高達(dá)6197 bps，而孫勇等^［3］方法僅達(dá)到4813 bps，李苗等^［4］方法只有4452 bps，本文所提方法傳輸效率更高。由此可以說明，所提方法在抑制噪聲、提升信號質(zhì)量方面表現(xiàn)更為出色，同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸效率和速度上也具有明顯的優(yōu)勢，應(yīng)用效果較好。

4"結(jié)語

本文提出了基于LoRa無線通信技術(shù)的數(shù)據(jù)機(jī)房運(yùn)行環(huán)境在線監(jiān)測方法，不僅構(gòu)建了高效穩(wěn)定的通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，而且通過卡爾曼濾波器和異常概率計(jì)算實(shí)現(xiàn)了對機(jī)房環(huán)境變化的精準(zhǔn)監(jiān)測和預(yù)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果的高信噪比和吞吐量充分證明了該方法的可行性和實(shí)用性，能夠?yàn)闄C(jī)房的安全運(yùn)行提供有力保障，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

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（編輯"沈"強(qiáng)）

Research on online monitoring method for operating environment of data room under LoRa wireless communication technology

XU "Lei

（Liaoning University of International Business and Economics， Dalian 116023， China）

Abstract： The article proposes an online monitoring method for the operating environment of data centers under LoRa wireless communication technology. Constructed the overall architecture of LoRa wireless communication network and utilized spread spectrum communication technology to collect operational data from the data center; The data was preprocessed using a Kalman filter; By calculating the probability of anomalies， realtime monitoring and early warning of changes in the computer room environment have been achieved. The experimental results show that the proposed method has an overall signaltonoise ratio of up to 94 dB and a throughput of up to 6197 bps， demonstrating good practicality.

Key words： LoRa wireless communication technology; Kalman filter; operating environment of the computer room