TTN Decoding für Anfänger

Beim TTN Decoding geht es nur darum, Bytes zu verstehen. Danach ist es möglich, schnelle Lösungen zu erstellen, um auf deine, von senseBox gemessenen Daten, zuzugreifen.

Szenario: Senden einer willkürlichen Anzahl von Messungen mit LoRaWAN über The Things Network an die openSenseMap.

Theorie

LoRaWAN ist nicht geeignet für das Senden von großen Datenmengen, deshalb werden die Informationen in kleine Bytes unterteilt und gesendet. Ein Byte enhält 8 Bit. Das heißt, man kann zwischen 256 verschiedenen Werten unterscheiden. 2 Bytes enhalten schon 16 Bits, sodass es möglich ist, zwischen 65.536 Werten zu unterscheiden.

Die nachfolgende Tabelle gibt eine Übersicht über die Bandbreite:

Bytes	Bit	min (signed)	max (signed)	min (unsigned)	max (unsigned)
1	8	-128	127	0	255
2	16	−32.768	32.767	0	65.535
3	24	−2.147.483.648	2.147.483.647	0	4.294.967.295

In der Tabelle gibt es zwei verschiedene Typen: “signed” und “unsigned”. Signded Werte decken sowohl den positiven als auch negativen Wertebereich ab.

Beispiel: Du möchtest die Luftfeuchtigkeit messen. Die Werte liegen zwischen 0% und 100%. Es handelt sich aber um keine Kommazahlen, sondern nur um ganzzahlige Werte. Man könnte nun ein Byte verwenden, welcher dem Wert für die Luftfeuchtigkeit entspricht. Möchte man allerdings eine Dezimalzahl mit zwei Nachkommastellen versenden, reicht 1 Byte nicht mehr aus. 2 Bytes müssen verwendet werden.

Stelle dir vor, wir messen 85,42%. Ein einfacher Ansatz wäre es, die Messung zu nehmen und mit 100 zu multiplizieren. Nun haben wir ein Wert von 85,42 * 100 = 8542. Wir können 8542 in zwei Bytes kodieren, sie an TTN senden und diese zwei Bytes decodieren, um 8542 zu erhalten. Diese Zahl kann nun durch 100 geteilt werden und wir erhalten den Wert von 85,42%. So funktioniert es im Grunde genommen.

Programmierung

Arduino Auf der Arduino Seite wird die lora-serialization Bibliothek verwendet. Die Dokumentation zeigt eine Funktion, um einen Wert mit 16 Bit zu versenden. Diese Funktion kann genutzt werden, um die Werte für die Luftfeuchtigkeit zu versenden.

humidity = HDC.readHumidity();
message.addUint16(humidity * 100);

Denke daran deinen Messwert mit 100 zu multiplizieren, um die Nachkommastellen beizubehalten.

Da der Wert für die Temperatur auch in den negativen Bereich fallen kann, muss zunächst der Wert in einen positven konvertviert werden und anschließend mit einem Wert multipliziert werden, um die Nachkommastellen zu behalten.

temperature = HDC.readTemperature();
message.addUint16((temperature + 18) * 771);

In diesem Beispiel wird ein Temperatursensor verwendet, der Werte ab -18 Grad Celsius gemessen hat und die Temperatur mit einer Genauigkeit von 0.0013 Grad Celsius rausgibt.

TTN In der TTN Console kommen nun zwei verschiedene Werte von der senseBox an. Diese Werte müssen nun mithilfe eines Decoders wieder von Bytes zu den ursprünglichen Werten decodiert werden.

/**
 * Convert the array of bytes to an unsigned integer, LSB.
 *
 * BEWARE: This is only safe up to 0x1FFFFFFFFFFFFF, so: 6 bytes.
 */
function uint(bytes) {
  return bytes.reduceRight(function (acc, b) {
    // We expect an unsigned value, so to support more than 3 bytes
    // don't use any bitwise operators, which would always yield a
    // signed 32 bits integer instead.
    return acc * 0x100 + b;
  }, 0);
}

Hier kann nun der Decoder definiert werden:

function Decoder(bytes) {
  var i = 0;
  var decoded = {};
  // The index in the bytes array that needs to be handled next;
  // use along with "i++" which returns the current value, and
  // then increments it for the next usage

  // Relative humidity with 0.01 precision, 0.00 through 100.00, LSB
  var humidity = uint(bytes.slice(i, (i += 2))) / 100;
  // Temperature with 0.0013 precision, -18.000 through 67.000, LSB
  var temperature = uint(bytes.slice(i, (i += 2))) / 771 - 18;
  // Unary plus operator to cast string result of toFixed to number
  temperature = +temperature.toFixed(3);

  decoded["TEMPERATURE_SENSOR_ID"] = temperature;
  decoded["HUMIDITY_SENSOR_ID"] = humidity;

  return decoded;
}

Die Funktion nimmt die ersten zwei Bytes und konvertiert sie zu zum Messwert für Luftfeuchtigkeit. Die nächsten zwei Bytes werden zu einem Messwert für die Temperatur konvertiert. Wenn du die openSenseMap als Endpunkt (https://ttn.opensensemap.org/v1.1)in der TTN HTTP integration verwendest, werden die Messwerte mit deinen Sensor IDs verknüpft und die Messwerte auf der openSenseMap angezeigt. Mehr über die openSenseMap TTN integration findest du hier.

Wichtige Punkte

Einige wichtige Punkte sind zu beachten:

→ Die Dekodierung schlägt fehl / gibt falsche Werte aus, wenn du nicht alles sendest, was dekodiert werden muss. Wenn der Decoder z.B. einen Feuchte- und einen Temperaturwert akzeptiert, die senseBox aber nur einen Feuchtewert sendet, erhälst du keine korrekten Werte.

→ Beim Senden von Werten, die größer als 3 Bytes sind, ist es ein wenig anders. Werte für die Helligkeit können im Maximum größer sein als ein 2 Byte Integer. Daher werden 3 Bytes benötigt. Du kannst das Ganze wie folgt senden:

lux = TSL.readLux();
message.addUint8(lux);
message.addUint16(lux >> 8);

and decode it like this:

var lux = bytes[i] | (bytes[i + 1] << 8) | (bytes[i + 2] << 16);
i = i + 3; // increment counter afterwards

→ Du musst das JSON-Decodierungsprofil auf der openSenseMap verwenden, wenn du den Decoder selbst schreibst. Mehr über die openSenseMap-TTN-Integration erfährst du hier.

→ Die Library lora-serialization bietet erweiterte Funktionen, um Koordinaten (message.addLatLng(-33.905052, 151.26641)) oder Temperaturwerte (message.addTemperature(-2.43)) zu versenden. Die entsprechenden Funktionen zum Decodieren der Werte in TTN kannst du hier finden: https://github.com/thesolarnomad/lora-serialization/blob/master/src/decoder.js

→ Wenn du ein komplettes Beispiel für die senseBox suchst, das Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, Helligkeit, UV, PM10, PM2.5, Bodenfeuchtigkeit- und Temperatur über LoRaWAN sendet, schaue dir folgenden Code an:https://gist.github.com/felixerdy/a42dab711531a8ac587a96b5ab7b24cf. Den entsprechenden Decoder findest du hier: https://gist.github.com/felixerdy/04f8ee955a4f5828be97eb981e5b2d27.