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CurvingLoRa_NSDI22

AI ソースコード

1.0.0

ダウンロード

Curvinglora

このリポジトリには、NSDI'22紙「Curvingloraの実験を再現するためのスクリプトと指示が含まれており、同時伝送を介してLoraネットワーク容量を高める」。

概要

環境設定
レポ構造
提供されたログで結果を再現します
結果をゼロから再現します
メモ
接触

環境設定

必要なソフトウェア：

MATLAB-処理とアルゴリズム
GNUラジオ - データ収集

次のコマンドを実行して、GithubからCurvingloraをダウンロードします。

 git clone https://github.com/liecn/CurvingLoRa_NSDI22.git
cd CurvingLoRa_NSDI22
cp config_example.m config.m
# update the HOME_DIR in the config.m

レポ構造

 Repo Root
+-- 0_demo                  # A toy example for non-linear chirp generation.
+-- 1_observation           # Fig 5(a)-(d), Fig 7(a)-(d).
+-- 2_simulation            # Fig 6(a)-(b), Fig 8(a)-(b).
+-- 3_deployment            # Evalution Part
    +-- symbol_emulation    # Fig 16(a)-(b), Fig 17(a)-(d), Fig 18(a)-(d).
    +-- outdoor_emulation   # Fig 20(a)
    +-- result              # Results
    +-- transmitter         # Matlab scripts for packet generation
+-- data                    # Dataset
    +-- symbol              # Indoor symbol dataset
    +-- outdoor             # Outdoor dataset
    +-- groundtruth         # Groundtruth for the outdoor dataset
+-- utils                   # Utility functions
+-- figs                    # Some figures in the paper
+-- config_example.m        # Configuration template

提供されたログで結果を再現します

対応するディレクトリのresult/でパフォーマンス結果を提供します。論文の数字を再現するには、Pythonスクリプトの次のコマンドを実行できます。

 cd CurvingLoRa_NSDI22
matlab -nodisplay

 %% Matlab
addpath(genpath( ' ./. ' ));

%% Observation Results
1_observation / fig_5       # Fig 5
1_observation / fig_7       # Fig 7

%% Simulation Results
2_simulation / fig_6a      # Fig 5
2_simulation / fig_6b      # Fig 7
2_simulation / fig_8a      # Fig 8a  
2_simulation / fig_8b      # Fig 8b
2_simulation / fig_sir2map # SIR map

%% Evaluation Results
3_deployment / symbol_emulation / fig_16a      # Fig 16a
3_deployment / symbol_emulation / fig_16b      # Fig 16b
3_deployment / symbol_emulation / fig_17abcd   # Fig 17abcd
3_deployment / symbol_emulation / fig_18abcd   # Fig 18abcd
3_deployment / symbol_emulation / fig_17abcd   # Fig 20a
3_deployment / outdoor_emulation / figs_outdoor_emulation   # Fig 20a

結果をゼロから再現します

構成内のすべてのパスがデータセット、スクリプト、ログについて一貫していることを保証してください。

データセットをダウンロードします。上のディレクトリツリーに示されているように、シンボルと屋外データセットをダウンロードして、 data/の下に配置してください。
結果をゼロから再現するために、各ディレクトリの下でEVA _ {***}スクリプトを実行してください。

メモ

研究プロジェクトでコードまたはデータを使用する場合は、私たちの論文を引用することを検討してください。

 @inproceedings { CurvingLoRa_NSDI22 ,
    author = { Li, Chenning and Guo, Xiuzhen and Shuangguan, Longfei and Cao, Zhichao and Jamieson, Kyle } ,
    title = { CurvingLoRa to Boost LoRa Network Throughput via Concurrent Transmission } ,
    year = { 2022 } ,
    booktitle = { Proceedings of USENIX NSDI } ,
}