LoRa networks use listen-before-talk (LBT) in unslotted ALOHA to accommodate numerous sensors, often across areas exceeding 10 km. Due to potential hidden nodes, devices may incorrectly detect idle channels. This letter investigates the effectiveness of LBT in LoRa, focusing on the hidden node probability (HNP) across different annuli with distinct spreading factors, considering Nakagami-m fading and path loss. We analyze the impact of HNP on the MAC layer performance of unslotted ALOHA, demonstrating LBT’s reliability and efficiency in large-scale sensor deployments.

中文翻译：

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LoRa 中的隐藏节点概率 （Listen-before-Talk）


LoRa 网络在无槽 ALOHA 中使用先听后说 （LBT） 来容纳大量传感器，通常跨越超过 10 公里的区域。由于可能存在隐藏节点，设备可能会错误地检测到空闲通道。本文研究了 LoRa 中 LBT 的有效性，重点关注具有不同扩频因子的不同环的隐藏节点概率 （HNP），考虑了 Nakagami-m 衰落和路径损耗。我们分析了 HNP 对无槽 ALOHA 的 MAC 层性能的影响，展示了 LBT 在大规模传感器部署中的可靠性和效率。