CurvingLoRa_NSDI22

彎曲

該存儲庫包含腳本和指令，用於在我們的NSDI'22紙上複製實驗“ Curvinglora，通過並發傳輸來提高Lora網絡容量”。

概述

• 環境設置
• 回購結構
• 用提供的日誌複製結果
• 從頭繁殖結果
• 筆記
• 接觸

環境設置

必需的軟件：

• MATLAB-處理和算法
• GNU廣播 - 數據收集

運行以下命令從Github下載Curvinglora。

 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

回購結構

 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

用提供的日誌複製結果

我們在核心目錄result/下提供性能結果。為了重現論文中的數字，您可以在Python腳本中運行以下命令。

 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

從頭繁殖結果

請確保配置中的所有路徑對於數據集，腳本和日誌都一致。

1. 下載數據集。請下載符號和室外數據集，並將它們放在data/下，如上所述目錄樹所示。

2. 請在每個目錄下運行EVA _ {***}腳本，以從頭開始復制結果。

筆記

如果您使用研究項目中的代碼或數據，請考慮引用我們的論文。

 @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 } ,
}

接觸

[email protected] chenning li