Untuk meningkatkan sensitivitas sensor kualitas air LoRaWAN, perbaikan dapat dilakukan pada desain perangkat keras, konfigurasi parameter, dan pemrosesan sinyal. Metode spesifiknya adalah sebagai berikut:

1. Optimalkan desain perangkat keras

Penggunaan penguat noise rendah (LNA): LNA memperkuat sinyal sebelum masuk ke sirkuit penerima, mengurangi interferensi noise dan meningkatkan rasio sinyal terhadap noise. Misalnya, perangkat IoT industri mengoptimalkan alokasi penguatan LNA untuk mempertahankan output yang stabil di seluruh rentang dinamis -110dBm hingga -90dBm, secara efektif mengurangi tingkat kesalahan bit hingga di bawah 10⁻⁶.

Memilih antena gain tinggi: Antena ini meningkatkan efisiensi transmisi dan penerimaan sinyal, sehingga memperluas jangkauan. Misalnya, perangkat terminal yang dilengkapi dengan antena patch cincin mencapai radius jangkauan sinyal 22% lebih besar dibandingkan dengan antena patch tradisional di lingkungan bangunan yang kompleks.

Optimalkan tata letak antena: Tata letak antena yang dirancang dengan baik mengurangi kerugian pada saluran transmisi dan meningkatkan daya pancaran efektif. Misalnya, teknologi antena cetak 3D dapat meningkatkan daya pancaran efektif sebesar 8%-10%.

Gunakan teknologi penerimaan keragaman multi-antena: Teknologi ini menerima sinyal melalui beberapa antena dan kemudian menggabungkan sinyal-sinyal ini untuk meningkatkan sensitivitas penerimaan. Misalnya, dalam standar IEEE 802.15.4-2020, teknologi penerimaan keragaman multi-antena dapat meningkatkan sensitivitas penerimaan hingga -125dBm.

2. Konfigurasikan parameter komunikasi dengan benar.

Sesuaikan faktor penyebaran: Semakin tinggi faktor penyebaran, semakin tinggi sensitivitas penerimaan. Namun, peningkatan faktor penyebaran juga dapat mengurangi laju transmisi data, sehingga perlu dilakukan kompromi berdasarkan skenario aplikasi aktual.

Optimalkan bandwidth: Mengurangi bandwidth meningkatkan sensitivitas penerimaan tetapi juga menurunkan laju transmisi data. Dalam praktiknya, sesuaikan bandwidth melalui pengujian lapangan untuk mencapai kinerja komunikasi optimal sambil mempertahankan rasio sinyal terhadap derau minimum.

Pemilihan saluran dinamis: Penilaian kualitas saluran secara berkala dilakukan untuk memilih saluran secara dinamis dengan rasio sinyal terhadap kebisingan (SNR) ≥8dB, menghindari saluran dengan interferensi tinggi untuk meningkatkan sensitivitas penerimaan.

3. Optimalisasi algoritma pengolahan sinyal

Algoritma Koreksi Kesalahan Maju (FEC): Algoritma FEC mengkodekan data di pemancar dan mendekodekannya di penerima untuk mengoreksi kesalahan transmisi, sehingga meningkatkan kemampuan anti-interferensi sinyal dan secara tidak langsung meningkatkan sensitivitas penerimaan. Misalnya, peningkatan pengkodean kanal dari CRC-16 ke CRC-24 meningkatkan tingkat koreksi kesalahan bit dari 10⁻⁴ menjadi 10⁻⁶.

Modulasi dan Pengkodean Adaptif (Adaptive Modulation and Coding/AMC) diimplementasikan: AMC dapat secara dinamis menyesuaikan urutan modulasi dan skema pengkodean sesuai dengan informasi kondisi saluran. Ketika kondisi saluran baik, skema modulasi dan pengkodean dengan laju tinggi diadopsi; ketika kondisi saluran buruk, skema modulasi dan pengkodean dengan laju rendah dan keandalan tinggi diadopsi untuk meningkatkan sensitivitas penerimaan dan efisiensi transmisi data.