基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略

摘要

为了改善LoRa传输过程中的干扰冲突问题,提出了一种基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略。首先,针对混合蛙跳算法存在易早熟、易陷入局部最优等不足,改变分配种群方式,同时引入反向学习、自适应烟花爆炸机制和高斯变异算子提高算法的搜索性能。其次,以最大化节点平均传输成功率为优化目标,并将接收灵敏度作为约束系数,保证信息能够被接收的前提下分配最佳参数。仿真结果表明,所提的分配策略优于其他分配方案,能显著降低节点碰撞概率,提高节点信息接收率。