在物联网系统中，DTU（Data Transfer Unit）通常用于通过485或M-Bus等接口抄读子设备的数据，并将这些数据传输到平台侧。然而，如果DTU采用轮询方式与平台通信，会带来一系列问题，尤其是在功耗和系统容量方面。

1. 功耗高，无法支持电池供电

轮询方式意味着DTU需要持续侦听平台下发的指令，即使没有数据需要传输，也必须保持在线状态。这种持续侦听的机制会显著增加DTU的功耗，使其难以实现低功耗电池供电的场景。对于需要长期部署在野外或难以布线的设备来说，这无疑是一个致命缺陷 [1]。

2. 占用大量下行频点资源，系统容量受限

在轮询模式下，平台需要逐个向DTU发送抄表指令，DTU再返回数据。这种方式会占用大量的下行通信资源，尤其是在设备数量庞大的系统中，平台必须频繁发送指令，导致通信信道拥堵。这不仅限制了系统的整体容量，还延长了设备轮询周期，无法高效利用网关的多信道处理能力 [2]。

3. 通信效率低，响应延迟高

由于轮询机制需要平台主动发起请求，DTU才能响应，这种方式在面对突发性数据上传需求时显得效率低下。特别是在需要实时性的场景中，如告警上传、远程控制等，轮询方式会导致响应延迟，影响系统的整体性能 [1]。

4. 不利于网络优化和自适应调整

轮询方式无法动态感知网络状态和通信质量，导致DTU无法根据当前网络环境进行自适应速率调整（ADR）或频段切换，从而影响通信的稳定性与效率 [3]。

门思科技的解决方案

门思科技（Manthink）推出的LoRaWAN DTU产品（如RDO21x和RDI22x系列），通过内置的心跳机制和自适应通信策略，有效避免了轮询方式带来的功耗和容量问题。DTU可以在低功耗模式下自主上报数据，并支持平台通过心跳包下发参数调整指令，无需持续侦听下行指令。

此外，门思科技的DTU支持多bin FUOTA升级、中继功能、工程调试掌机模式等，确保设备在现场部署后仍能灵活运维、远程升级，极大降低了后期维护成本 [3]。

门思科技的LoRaWAN NS（thinklink）还支持1000个设备免费接入，为开发者和企业提供了一个高性价比的网络服务选择。

🔗 了解更多门思科技LoRaWAN NS产品，请访问：NMS
📧 联系我们：info@manthink.cn
🌐 官方网站：Home | LoRaWAN Gateway&Sensors | Industrial IoT Hardware Supplier | ManThink

#LoRa #LoRaWAN #DTU #无线通信 #物联网 #NS #门思科技 #低功耗 #系统容量 #轮询通信 

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：http://www.pswp.cn/web/89331.shtml
繁体地址，请注明出处：http://hk.pswp.cn/web/89331.shtml
英文地址，请注明出处：http://en.pswp.cn/web/89331.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系英文站点网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

Syntax Error: Error: PostCSS received undefined instead of CSS string

Syntax Error: Error: PostCSS received undefined instead of CSS string

报错：Syntax Error: Error: PostCSS received undefined instead of CSS string npm rebuild node-sass报错：npm i canvas 报错 canvas2.11.2 run install node-pre-gyp install --fallback-to-build --update-binary npm install canvas --canvas_binar…
阅读更多...
人工智能之数学基础:概率论和数理统计在机器学习的地位

人工智能之数学基础:概率论和数理统计在机器学习的地位

概率和统计的概念概率统计是各类学科中唯一一门专门研究随机现象的规律性的学科，随机现象的广泛性决定了这一学科的重要性。概率论是数学的分支，它研究的是如何定量描述随机现象及其规律。我们之前经常在天气软件上看到：“今天下雨的概率是95…
阅读更多...
第十四章 Stream API

第十四章 Stream API

JAVA语言引入了一个流式Stream API,这个API对集合数据进行操作，类似于使用SQL执行的数据库查询，同样可以使用Stream API并行执行操作。Stream和Collection的区别Collection:静态的内存数据结构，强调的是数据。Stream API:和集合相关的计算操作…
阅读更多...
Oracle数据库各版本间的技术迭代详解

Oracle数据库各版本间的技术迭代详解

今天我想和大家聊聊一个我们可能每天都在用，但未必真正了解的技术——Oracle数据库的版本。如果你是企业的IT工程师，可能经历过“升级数据库”的头疼；如果你是业务负责人，可能疑惑过“为什么一定要换新版本”；甚至如果…
阅读更多...
论文reading学习记录3 - weekly - 模块化视觉端到端ST-P3

论文reading学习记录3 - weekly - 模块化视觉端到端ST-P3

文章目录前言一、摘要与引言二、Related Word2.1 可解释的端到端架构2.2 鸟瞰图2.3 未来预测2.4 规划三、方法3.1 感知bev特征积累3.1.1 空间融合（帧的对齐）3.1.2 时间融合3.2 预测：双路径未来建模3.3 规划：先验知识的整合与提炼4…
阅读更多...
crawl4ai--bitcointalk爬虫实战项目

crawl4ai--bitcointalk爬虫实战项目

📌 项目目标本项目旨在自动化抓取 Bitcointalk 论坛中指定板块的帖子数据（包括主贴和所有回复），并提取出结构化信息如标题、作者、发帖时间、用户等级、活跃度、Merit 等，以便进一步分析或使用。本项目只供科研学习使用…
阅读更多...
调用 System.gc() 的弊端及修复方式

调用 System.gc() 的弊端及修复方式

弊端分析不可控的执行时机System.gc() 仅是 建议 JVM 执行垃圾回收，但 JVM 可自由忽略该请求（尤其是高负载时）。实际回收时机不确定，无法保证内存及时释放。严重的性能问题Stop-The-World 停顿：触发 Full GC 时会暂停所…
阅读更多...
git merge 和 git rebase 的区别

git merge 和 git rebase 的区别

主要靠一张图：区别 git merge git checkout feature git merge master此时在feature上git会自动产生一个新的commit 修改的是当前分支 feature。 git rebase git checkout feature git rebase master（在feature分支上执行，修改的是master分支…
阅读更多...
Java学习--JVM（2）

Java学习--JVM（2）

JVM提供垃圾回收机制，其也是JVM的核心机制，其主要是实现自动回收不再被引用的对象所占用的内存；对内存进行整理，防止内存碎片化；以及对内存分配配进行管理。JVM 通过两种主要算法判断对象是否可回收：引用计…
阅读更多...
用大模型（qwen）提取知识三元组并构建可视化知识图谱：从文本到图谱的完整实现

用大模型（qwen）提取知识三元组并构建可视化知识图谱：从文本到图谱的完整实现

引言 知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，在智能问答、推荐系统、数据分析等领域有着广泛应用。在信息爆炸的时代，如何从非结构化文本中提取有价值的知识并进行结构化展示，是NLP领域的重要任务。知识三元组（Subject-Relation-O…
阅读更多...
（附源码）基于 Go 和 gopacket+Fyne 的跨平台网络抓包工具开发实录

（附源码）基于 Go 和 gopacket+Fyne 的跨平台网络抓包工具开发实录

基于 Go 和 gopacket Fyne 的跨平台网络抓包工具开发实录 一、项目背景 在网络安全、协议分析、运维排查等场景中，抓包工具是不可或缺的利器。Wireshark 虽然功能强大，但对于部分初学者或有定制需求的开发者来说，学习曲线较陡，且…
阅读更多...
Langchain和Faiss搭建本地知识库对比

Langchain和Faiss搭建本地知识库对比

对比 对比维度及优缺点分析对比维度LangChain（封装 FAISS）直接使用 FAISS易用性✅ 高，提供高级封装，简化开发流程❌ 中等，需要熟悉 FAISS API学习成本✅ 低，适合快速开发❌ 高，需要掌握 FAISS 的…
阅读更多...
Java常用命令汇总

Java常用命令汇总

JDK 工具命令jps（Java Virtual Machine Process Status Tool）命令示例：jps -l 应用场景：列出当前系统中所有Java进程的PID和主类名，常用于快速定位Java应用的进程ID。javac（Java Compiler）命令示…
阅读更多...
Llama 2：开放基础模型与微调聊天模型

Llama 2：开放基础模型与微调聊天模型

温馨提示： 本篇文章已同步至"AI专题精讲" Llama 2：开放基础模型与微调聊天模型 摘要 在本研究中，我们开发并发布了 Llama 2，一组预训练和微调的大型语言模型（LLMs），其规模从 70 亿参…
阅读更多...
ThinkPHP 8 在 Apache 下启用伪静态

ThinkPHP 8 在 Apache 下启用伪静态

ThinkPHP 8 在 Apache 下启用伪静态，需要配置 .htaccess 文件并确保 Apache 支持 URL 重写。以下是详细设置步骤：1. 启用 Apache 重写模块首先确保 Apache 的 mod_rewrite 模块已启用。编辑 Apache 配置文件（通常是 /etc/apache2/apache2.con…
阅读更多...
Android开发中Retrofit使用方法与底层原理详解

Android开发中Retrofit使用方法与底层原理详解

Retrofit 是 Android 开发中一个 类型安全、基于注解、高度解耦 的 RESTful HTTP 客户端库，由 Square 公司开发。它极大地简化了 Android 应用与 Web 服务进行网络交互的过程。 核心价值： 声明式 API 定义： 使用 Java/Kotlin 接口和注解描述 …
阅读更多...
基于FPGA的IIC控制EEPROM读写（2）

基于FPGA的IIC控制EEPROM读写（2）

基于FPGA的IIC控制EEPROM读写 文章目录基于FPGA的IIC控制EEPROM读写一、EEPROM简介二、代码实现——个人理解1、状态机2、仿真效果3、上板验证4、代码top.viic_master.vuart三、代码实现——复用性较高的IIC模块1、框架设计2、状态机设计3、仿真效果4、上板验证5、代码top.viic…
阅读更多...
C# 界面程序在23H2型号系统中无法退出

C# 界面程序在23H2型号系统中无法退出

20250716记录 环境：c# winform问题描述：主界面退出直接使用了Environment.Exit(0); 程序假死，无法关闭解决措施：//使用 this.Close();以下代码目标：执行完程序自身后，删除指定文件（可用于程序文…
阅读更多...
Kafka——集群核心参数配置

Kafka——集群核心参数配置

引言在分布式系统中，Kafka 凭借其高吞吐量、低延迟和强大的扩展性，成为数据管道和流处理的首选解决方案。然而，要充分发挥 Kafka 的性能和稳定性，正确配置集群参数至关重要。为什么参数配置如此重要？Kafka 的参数配置直…
阅读更多...
单臂路由实现VLAN互通实验

单臂路由实现VLAN互通实验

实验拓扑图实验需求：按照图示为 PC3 和 PC4 配置 IP 地址和网关PC3 属于 Vlan10，PC4 属于 Vlan20，配置单臂路由实现 Vlan10 和 Vlan20 三层互通PC3 和 PC4 可以互通实验步骤：1.PC 配置 IP 地址2.PC3 属于 Vlan10，PC4 属…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023