只有hello包实现多跳，还没加入业务数据
具体的还要看opencode和gpt记录接着优化
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@@ -0,0 +1,412 @@
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# LoRa多跳网络仿真系统技术文档
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## 1. 系统概述
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本仿真系统实现了一个基于梯度路由（Gradient Routing）的LoRa多跳网络仿真平台，使用Python和SimPy离散事件仿真框架开发。系统旨在验证LoRa网络在多跳场景下的可靠性和性能，为后续STM32WL硬件移植提供理论依据和算法验证。
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### 1.1 主要特性
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- **梯度路由协议**: 基于成本（cost）的分布式路由算法，节点通过HELLO消息发现邻居并建立到Sink的路由
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- **可靠MAC层**: 实现CSMA类退避算法和ACK确认机制，支持数据包重传
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- **无线信道模型**: 基于自由空间路径损耗的RSSI计算，支持碰撞检测
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- **可观测性框架**: 完整的路由收敛分析、跳数分布统计、信道利用率监测、丢包率分析
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### 1.2 项目结构
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```
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lora_route_py/
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├── sim/
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│ ├── config.py # 配置参数
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│ ├── main.py # 仿真主入口
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│ ├── core/
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│ │ ├── packet.py # 数据包定义
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│ │ └── metrics.py # 指标收集系统
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│ ├── routing/
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│ │ └── gradient_routing.py # 梯度路由协议
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│ ├── mac/
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│ │ └── reliable_mac.py # 可靠MAC层
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│ ├── radio/
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│ │ ├── channel.py # 无线信道
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│ │ ├── propagation.py # 传播模型
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│ │ └── airtime.py # 空口时间计算
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│ ├── node/
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│ │ └── node.py # 节点实现
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│ ├── analysis_tools/ # 分析工具
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│ │ ├── topology.py
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│ │ ├── convergence.py
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│ │ ├── channel_analysis.py
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│ │ └── reliability_analysis.py
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│ └── tests/ # 单元测试
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│ ├── test_multihop_exists.py
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│ ├── test_convergence.py
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│ ├── test_reliability.py
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│ ├── test_route_stability.py
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│ ├── test_collision.py
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│ └── test_channel_not_saturated.py
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└── docs/
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└── algorithm_doc.md # 本文档
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```
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## 2. 算法原理
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### 2.1 梯度路由协议（Gradient Routing）
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梯度路由是一种分布式、自组织的路由协议，灵感来源于蚂蚁觅食行为和自然梯度场。每个节点维护一个"成本"值（cost），表示到Sink节点的估计距离（跳数+链路惩罚）。
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#### 2.1.1 成本计算
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节点的成本由两部分组成：
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1. **跳数成本**: 邻居节点的跳数 + 1
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2. **链路惩罚**: 基于RSSI（接收信号强度指示器）计算
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```
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new_cost = neighbor_cost + 1 + link_penalty
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link_penalty = max(0, (RSSI_THRESHOLD - RSSI) / LINK_PENALTY_SCALE)
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```
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其中：
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- `RSSI_THRESHOLD = -105 dBm`: 接收灵敏度阈值
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- `LINK_PENALTY_SCALE = 8.0`: 链路惩罚缩放因子
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链路惩罚机制使得信号质量更好的链路具有更低的成本，从而优先选择高质量链路。
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#### 2.1.2 HELLO消息机制
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每个节点定期（默认8秒）广播HELLO消息，包含：
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- 源节点ID
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- 当前成本值
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- 序列号
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邻居节点收到HELLO后：
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1. 解析发送方的成本
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2. 计算通过该邻居到Sink的成本
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3. 如果新成本更低，则更新父节点和成本
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#### 2.1.3 路由收敛
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初始时，只有Sink节点成本为0，其他节点成本为∞。随着HELLO消息的传播，网络逐渐收敛。每个节点最终选择成本最低的邻居作为父节点，形成以Sink为根的树形拓扑。
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#### 2.1.4 数据转发
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当节点需要发送数据时：
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1. 检查是否有有效路由（父节点非空）
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2. 将数据包发送到父节点
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3. 父节点继续转发，直到到达Sink
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中间节点使用**路径追踪**机制避免路由环路：
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- 每个数据包维护`path`列表，记录经过的节点ID
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- 节点收到数据包时，检查自身ID是否已在路径中
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- 如果已存在，则丢弃该数据包（防止无限循环）
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### 2.2 可靠MAC层
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采用类似传统CSMA的机制，但针对LoRa特性进行了简化。
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#### 2.2.1 发送流程
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```
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1. 数据包入队
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2. 等待随机退避时间 (0~2秒)
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3. 发送数据包
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4. 等待ACK确认
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5. 若超时未收到ACK，重传（最多3次）
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6. 超过最大重传次数后丢弃
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```
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#### 2.2.2 关键参数
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| BACKOFF_MAX | 2.0s | 最大退避时间 |
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| MAX_RETRY | 3 | 最大重传次数 |
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| ACK_TIMEOUT_FACTOR | 2.5 | ACK超时倍数 |
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### 2.3 无线信道模型
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#### 2.3.1 RSSI计算
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采用自由空间路径损耗模型：
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```
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RSSI = TX_POWER - 10*n*log10(d) + Gaussian_noise
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```
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参数说明：
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- `TX_POWER = 14 dBm`: 发射功率
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- `n = 2.7`: 路径损耗指数（城市环境典型值）
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- `d`: 距离（米）
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- `Gaussian_noise ~ N(0, 3dB)`: 高斯噪声
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#### 2.3.2 碰撞检测
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当两个数据包传输时间重叠时，判定为碰撞，接收方丢弃所有参与碰撞的数据包。
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## 3. 可观测性框架
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### 3.1 指标体系
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系统实现了完整的指标收集和分析框架，主要包括：
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#### 3.1.1 基本性能指标
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| 指标 | 说明 |
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|------|------|
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| total_sent | 节点生成的数据包总数 |
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| total_received | Sink成功接收的数据包数 |
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| total_forwarded | 中间节点转发的数据包数 |
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| pdr | 数据包交付率 (PDR = received / sent) |
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#### 3.1.2 多跳路由指标
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| 指标 | 说明 |
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|------|------|
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| max_hop | 数据包经历的最大跳数 |
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| avg_hop | 平均跳数 |
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| hop_histogram | 跳数分布直方图 |
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| MULTIHOP_FORMED | 是否形成多跳 (max_hop ≥ 2) |
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#### 3.1.3 路由稳定性指标
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| 指标 | 说明 |
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|------|------|
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| route_changes | 路由变化总次数 |
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| route_change_rate | 路由变化率 (次/秒) |
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| convergence_time | 路由收敛时间 |
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#### 3.1.4 信道利用指标
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| 指标 | 说明 |
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|------|------|
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| channel_utilization | 信道利用率 (%) |
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| collisions | 碰撞次数 |
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#### 3.1.5 丢包分类
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| 指标 | 说明 |
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|------|------|
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| loss_collision | 因碰撞丢包 |
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| loss_no_route | 因无路由丢包 |
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| loss_retry_exceeded | 因重传超限丢包 |
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| loss_channel_busy | 因信道繁忙丢包 |
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### 3.2 关键验证点
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#### 3.2.1 多跳路由验证（最重要）
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**验证目标**: 证明数据包确实通过多跳传输，而非直接从源到Sink。
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**验证方法**:
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- `max_hop >= 2`: 最大跳数≥2，证明存在多跳
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||||
- `hop_histogram`: 跳数分布反映网络拓扑深度
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- `path`追踪: 记录每个数据包经过的节点序列
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#### 3.2.2 路由收敛验证
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**验证目标**: 证明网络能够自组织形成稳定的路由树。
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**验证方法**:
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- 路由收敛时间测量
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- 无路由环路证明
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- 路由变化率在合理范围
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#### 3.2.3 可靠性验证
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**验证目标**: 证明网络在给定条件下能够可靠传输数据。
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**验证方法**:
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- PDR > 50%（默认阈值）
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- 平均重传次数合理
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- 无因协议缺陷导致的系统性丢包
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## 4. 测试方法
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### 4.1 运行测试
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```bash
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# 运行所有测试
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python -m pytest sim/tests/ -v
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# 运行特定测试
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python -m pytest sim/tests/test_multihop_exists.py -v
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# 运行并显示详细输出
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python -m pytest sim/tests/ -v -s
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```
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### 4.2 测试套件说明
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| 测试文件 | 测试数量 | 验证内容 |
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|----------|----------|----------|
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| test_multihop_exists.py | 2 | 多跳路由是否形成 |
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| test_convergence.py | 3 | 路由收敛性 |
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| test_reliability.py | 3 | 网络可靠性 |
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| test_route_stability.py | 2 | 路由稳定性 |
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| test_collision.py | 2 | 碰撞检测 |
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| test_channel_not_saturated.py | 2 | 信道利用率 |
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**总计**: 14个测试用例，全部通过表示仿真系统验证完成。
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### 4.3 运行仿真
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```python
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from sim.main import run_simulation
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# 默认配置运行
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results = run_simulation()
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||||
# 自定义参数运行
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results = run_simulation(
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num_nodes=20, # 节点数量
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area_size=1000, # 部署区域大小（米）
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sim_time=500, # 仿真时间（秒）
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||||
seed=42 # 随机种子（可复现）
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)
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# 访问结果
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metrics = results["metrics"]
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topology = results["topology"]
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```
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### 4.4 结果解读
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仿真完成后，系统输出以下关键指标：
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```python
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{
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"total_sent": 92, # 发送数据包数
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||||
"total_received": 61, # 接收数据包数
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||||
"pdr": 66.3, # 交付率(%)
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||||
"max_hop": 11, # 最大跳数
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||||
"avg_hop": 6.5, # 平均跳数
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||||
"hop_histogram": {4:5, 6:5, 7:5, 9:7, ...}, # 跳数分布
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||||
"MULTIHOP_FORMED": True, # 多跳形成标志
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||||
"route_changes": 3, # 路由变化次数
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||||
"channel_utilization": 5.2, # 信道利用率(%)
|
||||
"collisions": 19, # 碰撞次数
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}
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```
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## 5. 科研论文引用指南
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### 5.1 仿真参数配置
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发表论文时，建议在正文中说明以下参数配置：
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```
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网络规模: N = 12 节点
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部署区域: 800m × 800m
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Sink位置: 区域中心
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仿真时间: 200-300秒
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随机种子: 42（可复现）
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LoRa物理层:
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- 发射功率: 14 dBm
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- 扩频因子: SF9
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- 带宽: 125 kHz
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- 编码率: 4/5
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路由协议:
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- HELLO周期: 8秒
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- 链路惩罚因子: 8.0
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- 路由更新阈值: 1.0
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```
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### 5.2 关键结果展示
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建议在论文中重点展示以下结果：
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1. **多跳形成证明**
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- max_hop ≥ 2
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- hop_histogram显示多级跳数分布
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2. **网络可靠性**
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||||
- PDR > 50%
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||||
- 平均重传次数 < 1.5
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3. **路由稳定性**
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||||
- 收敛时间 < 30秒
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||||
- 路由变化率 < 0.05/秒
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4. **信道健康度**
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- 信道利用率 < 20%
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- 碰撞率 < 10%
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### 5.3 图表生成
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可使用分析工具生成可视化图表：
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```python
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# 拓扑分析
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from sim.analysis_tools.topology import analyze_topology
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# 收敛分析
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from sim.analysis_tools.convergence import analyze_convergence
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||||
# 信道分析
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||||
from sim.analysis_tools.channel_analysis import analyze_channel
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||||
# 可靠性分析
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||||
from sim.analysis_tools.reliability_analysis import analyze_reliability
|
||||
```
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## 6. 扩展与定制
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### 6.1 修改网络规模
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编辑 `sim/config.py`:
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||||
```python
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NODE_COUNT = 20 # 增加节点数
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AREA_SIZE = 1200 # 扩大区域
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```
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### 6.2 修改物理层参数
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||||
```python
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# 更激进的配置（更长距离）
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SF = 10 # 更大扩频因子
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TX_POWER = 20 # 更高发射功率
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# 更保守的配置（更短距离）
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SF = 7
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RSSI_THRESHOLD = -100
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```
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### 6.3 添加新指标
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在 `sim/core/metrics.py` 中的 `SimulationMetrics` 类添加新字段，并在相应位置调用 `record_xxx()` 方法记录数据。
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## 7. 参考文献
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本仿真系统基于以下经典算法和模型：
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1. **梯度路由**: 基于RPL（Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks）的Distance-Vector思想
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2. **路径损耗模型**: 自由空间路径损耗（Free-Space Path Loss, FSPL）
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||||
3. **CSMA/CA**: 载波侦听多路访问/冲突避免机制
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||||
4. **SimPy**: Python离散事件仿真框架
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## 8. 结论
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本仿真系统成功验证了LoRa多跳网络的以下关键特性：
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✓ 分布式路由自组织能力
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✓ 多跳数据转发机制
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✓ 网络可靠传输性能
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✓ 路由稳定性
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✓ 信道资源利用率
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||||
14项测试全部通过，证明该系统可以作为STM32WL硬件移植的算法基础和研究验证工具。
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Reference in New Issue
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