本篇文章给大家谈谈lora通信方式，以及lora通讯协议对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
物联网Lora组网方式及私有协议的应用
〖壹〗、 安全性：私有协议可以通过定制化的安全措施提高通信数据的安全性。维护成本：私有协议需要自行定义、实现和维护，增加了开发和维护成本。综上所述，Lora作为一种低功耗广域网技术，在物联网应用中具有广泛的应用前景。通过合理的组网方式和私有协议的应用，可以实现高效、稳定、安全的通信和数据传输。
〖贰〗、 Lora（Long Range）是一种远距离、低功耗的无线通信技术，广泛应用于物联网领域。Lora组网的方式多种多样，其中最常见的包括星状组网和Mesh组网。下面将详细介绍这两种组网方式以及相关的简单组网协议。Lora组网方式 星状组网星状组网由中心节点（网关）和终端节点组成。
〖叁〗、 Lora如何组网？最常见的局域网组网方式是星状组网。星状组网由中心节点和终端节点组成。中心节点是数据处理中心，终端节点相当于探测器配件、遥控器、无线门磁、烟感、燃气探测器等。星状组网的步骤如下： 中心节点和终端节点都需支持Lora通讯，且通讯参数一致，包括频率、数据速率、射频因子等。
〖肆〗、 Lora无线通信技术与其他无线通信技术相比具备独特的优势，例如传输距离远、功耗低等。与NB-IoT、Sigfox等技术相比，Lora无线通信技术在一些方面更加适用于特定的应用场景。Lora无线通信技术作为一种长距离低功耗的无线通信方案，已经在物联网领域得到了广泛应用。
〖伍〗、 LoRa物理层是私有协议，是LoRa通信的基础；而LoRaWAN是基于LoRa物理层制定的链路层协议，是公开标准。在实际应用中，用户可以自由选取 是否使用LoRaWAN的标准。综上所述，LoRa作为一种新兴的通信技术，在物联网领域具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。
一文搞懂LoRaWAN协议:通信模式、设备类型、数传传输与QoS机制
〖壹〗、 综上所述，LoRaWAN凭借其长距离、低功耗、高安全性的特性，已然成为物联网广域覆盖的首选方案。通过灵活的设备类别选取 、高效的数据传输机制、严密的安全性设计和优化的QoS机制，LoRaWAN能够满足各种物联网应用场景的需求，推动物联网技术的快速发展。
口袋物联来科普-NB-IoT与LoRa的区别
NB-IoT与LoRa的核心区别在于频段授权、通信方式、成本结构及移动性，具体差异如下：频段授权与建网模式LoRa：使用非授权频段，企业可自主建网。国内LoRa联盟通过协议约定投资建设，网络发展迅速，但需遵守国家限制（如禁止大面积组网）。
NB-IoT和LoRa真正的差别主要体现在频段授权、网络架构、通信费用、信号质量、产业格局以及政策倾向等方面。频段授权：LoRa：基于非授权频段，无需申请便可建立网络设备。这使得LoRa网络架构相对简单，且在实际应用中不需要额外支付通信费用。然而，由于是开放频段，LoRa容易受到其他相同频段设备的干扰。
但在低频采集场景（如每月一次）中，NB-IoT可保证数年使用寿命，完全满足需求。LoRa：功耗受数据接收及发射频率影响较小，休眠/唤醒机制更高效，适合高频采集场景。
LoRa与NB-IoT同属物联网技术，但二者在多个方面存在显著区别。运行频段不同 NB-IoT：运营在授权频段，这是官方认可并授权使用的频段，普通用户无法在此频段内发送信号。国内三大运营商（电信、移动、联通）均涉足NB-IoT领域，并有华为等企业的积极参与推广。
NB-IoT：同步协议需定期联网，峰值电流高，功耗略高。LoRa：异步通信可精准休眠，电池寿命更长。设备成本与生态 NB-IoT：模组成本随规模下降，但生态依赖运营商。LoRa：开发简单，生态灵活，获互联网巨头支持。
LoRa详解【1】:概述
LoRa，英文全称Long Range，即“长距离”，是一种新兴的通信技术，近年来得到了广泛的关注。它主要用于实现大范围的网络覆盖，满足物联网领域对于远距离、低功耗、低成本通信的需求。在LoRa出现之前，我们生活中已经存在多种无线通信技术，如WiFi、3G/4G、蓝牙以及8014/ZigBee等。
概述 LoRA是什么 LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）是一种参数高效的微调方法，专门用于大语言模型的微调。它能够在不显著增加模型参数量的前提下，实现对大语言模型的定制化调整。为什么需要LoRA 大语言模型通常具有海量的参数量，这导致在训练过程中需要占用大量的显存资源。
详解LoRa通信技术：调制技术、扩频原理、传输参数权衡LoRa的调制技术与扩频原理 Chirp Spread Spectrum（CSS）调制技术 LoRa采用CSS调制技术，其载波频率以固定斜率（chirp rate）线性递增或递减。上行链路中，频率从fmin线性增加到fmax，形成正向chirp；下行链路中，频率从fmax线性减少到fmin，形成反向chirp。
LoRA是一种非常巧妙且高效的PEFT算法，它不会带来任何推理时间的增加，同时也不会更改原始模型。LoRA只训练一个新增的额外参数，而且这个参数仅用来适配当前任务。然而，这也意味着LoRA在训练多任务时需要多个不同的ΔW，多任务的学习对于LoRA来说比较困难。
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