arduino Lora gps 芯片上 lora 传输距离太短 范围太小

iappmlk 2017-01-11 04:16:16
初学arduino和Lora/gps Shield,使用两个lora互相传输数据,但是传输距离太短了,差不多只有两三米,超过两三米就开始不稳定,再远一点就收不到了。

我传输的是gps数据,是长这个样子的:28.391988|115.497117|0.23|12:45:47
不知道是不是因为传输数据太长的原因,我后来把传输数据只改成一个字母,但情况还是这样

芯片图片如下:



代码如下
接收端:
#include <SPI.h>
#include <RH_RF95.h>
RH_RF95 rf95;
void setup()
{
Serial.begin(9600);
while (!Serial) ; // Wait for serial port to be available
if (!rf95.init())
Serial.println("init failed");
}


void loop()
{
if (rf95.available())
{
uint8_t buf[RH_RF95_MAX_MESSAGE_LEN];
uint8_t len = sizeof(buf);
if (rf95.recv(buf, &len))
{
Serial.println((char*)buf);
uint8_t data[] = "And hello back to you";
rf95.send(data, sizeof(data));
rf95.waitPacketSent();
}
else
{
Serial.println("recv failed");
}
}
}



发送端:
#include <SPI.h>
#include <RH_RF95.h>
RH_RF95 rf95;
void setup()
{

Serial.begin(9600);
while (!Serial) ;
if (!rf95.init())
Serial.println("init failed");
}

void loop()
{
Serial.println("Sending to rf95_server");
uint8_t data[] = "H";
rf95.send(data, sizeof(data));

rf95.waitPacketSent();
uint8_t buf[RH_RF95_MAX_MESSAGE_LEN];
uint8_t len = sizeof(buf);

if (rf95.waitAvailableTimeout(3000))
{
if (rf95.recv(buf, &len))
{
Serial.print("got reply: ");
Serial.println((char*)buf);
}
else
{
Serial.println("recv failed");
}
}
else
{
Serial.println("No reply, is rf95_server running?");
}
delay(400);
}


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worldy 2018-03-20
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LoRA据称是远距离传送,肯定要远远超过2~3米,从你的图看,你是不是一个模块没有接天线?
clleung 2018-03-16
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请问你知道怎样使用arduino接收lora的数据吗?能给我解释下吗?谢谢您了
benjamin_fy 2017-01-12
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问题解决了?
uid123 2017-01-11
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是不是废弃数据包太多,门槛值设定太高啊??
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
内容概要:本文系统阐述了基于BP神经网络的语音特征信号分类方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究围绕语音信号的数据预处理、特征提取、神经网络结构设计、模型训练与分类测试等核心环节展开,详细展示了BP神经网络在语音识别任务中的应用流程。通过构建多层前馈网络模型,利用误差反向传播算法优化权重,实现了对不同语音类别特征的高效分类,具有较强的工程实践价值和技术可复现性。; 适合人群:具备信号处理与机器学习基础知识,熟悉Matlab编程语言,从事语音识别、模式识别、人工智能等相关领域研究的学生及科研人员;特别适用于开展课程设计、毕业设计或科研项目的初级与中级研究人员。; 使用场景及目标:①深入理解BP神经网络的基本原理及其在语音信号分类中的具体实现过程;②掌握Matlab环境下语音信号特征提取与分类模型构建的全流程技术;③为语音识别、人机交互、智能听觉系统等实际应用场景提供可靠的算法基础与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐行分析其实现逻辑,重点关注数据输入格式、网络参数初始化、训练迭代过程及分类性能评估;可通过调整隐含层节点数、学习率、激活函数等超参数,观察模型收敛性与分类准确率的变化,从而深化对神经网络调参策略的理解。

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