Para mejorar la sensibilidad de los sensores de calidad del agua LoRaWAN, se pueden implementar mejoras en el diseño del hardware, la configuración de parámetros y el procesamiento de señales. Los métodos específicos son los siguientes:

1. Optimizar el diseño del hardware

Uso de amplificadores de bajo ruido (LNA): Los LNA amplifican las señales antes de que entren en el circuito receptor, lo que reduce la interferencia de ruido y mejora la relación señal-ruido. Por ejemplo, un dispositivo IoT industrial optimiza la asignación de ganancia de los LNA para mantener una salida estable en un rango dinámico de -110 dBm a -90 dBm, lo que reduce eficazmente la tasa de error de bits por debajo de 10-6.

Selección de antenas de alta ganancia: Estas antenas mejoran la eficiencia de transmisión y recepción de la señal, ampliando así la cobertura. Por ejemplo, los dispositivos terminales equipados con antenas de parche en anillo alcanzan un radio de cobertura de señal un 22 % mayor que las antenas de parche tradicionales en entornos de edificios complejos.

Optimizar la disposición de la antena: Una disposición de antena bien diseñada reduce las pérdidas del alimentador y aumenta la potencia radiada efectiva. Por ejemplo, la tecnología de antenas impresas en 3D puede aumentar la potencia radiada efectiva entre un 8 % y un 10 %.

Utilizar tecnología de recepción de diversidad multiantena: Esta tecnología recibe señales a través de múltiples antenas y las combina para mejorar la sensibilidad de recepción. Por ejemplo, en el estándar IEEE 802.15.4-2020, la tecnología de recepción de diversidad multiantena puede mejorar la sensibilidad de recepción a -125 dBm.

2. Configurar correctamente los parámetros de comunicación

Ajuste del factor de dispersión: Cuanto mayor sea el factor de dispersión, mayor será la sensibilidad de recepción. Sin embargo, aumentarlo también puede reducir la velocidad de transmisión de datos, por lo que se debe buscar un equilibrio según la aplicación.

Optimizar el ancho de banda: Reducir el ancho de banda mejora la sensibilidad de recepción, pero también disminuye la velocidad de transmisión de datos. En la práctica, ajuste el ancho de banda mediante pruebas de campo para lograr un rendimiento de comunicación óptimo, manteniendo al mismo tiempo la relación señal-ruido mínima.

Selección dinámica de canales: se realizan evaluaciones periódicas de la calidad del canal para seleccionar dinámicamente canales con una relación señal-ruido (SNR) ≥8dB, evitando aquellos con alta interferencia para mejorar la sensibilidad de recepción.

3. Optimización del algoritmo de procesamiento de señales

Algoritmo de Corrección de Errores de Directo (FEC): El algoritmo FEC codifica los datos en el transmisor y los decodifica en el receptor para corregir errores de transmisión, mejorando así la capacidad antiinterferente de la señal y, indirectamente, la sensibilidad de recepción. Por ejemplo, actualizar la codificación de canal de CRC-16 a CRC-24 aumenta la tasa de corrección de errores de bits de 10^{-4} a 10^{-6}.

Se implementa la Modulación y Codificación Adaptativa (AMC): La AMC puede ajustar dinámicamente el orden de modulación y el esquema de codificación según la información del estado del canal. Cuando el estado del canal es bueno, se adopta un esquema de modulación y codificación de alta velocidad; cuando el estado del canal es deficiente, se adopta un esquema de modulación y codificación de baja velocidad y alta fiabilidad para mejorar la sensibilidad de recepción y la eficiencia de la transmisión de datos.