Review: Design and Realization of LoRa Wireless Communication and 5G Based Middle and Long Distance Running System under the Healthy Development of Innovative Sports

Review: Design and Realization of LoRa Wireless Communication and 5G Based Middle and Long Distance Running System under the Healthy Development of Innovative Sports

從人工計時到 LoRa+5G：中長跑自動計時與降噪優化的系統實證

Ying Han, Dong Xue, Peng Wang
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 2024, 9(1), 1–13

C.Y. Lu | 11 Aug, 2025

摘要
本研究針對校園與競技場域中長跑計時精度不足、人工誤差高及多跑者同時通過終點的辨識挑戰，提出結合 LoRa 無線通信 與 5G 邊緣計算 的自動化中長跑計時系統，並採用 IMF 降噪模型（基於 CEEMD-MPE）以提升訊號穩定度。系統透過 終端計時節點 + 5G 邊緣閘道 + 雲端平台 的三層架構，實現低延遲、高精度與強抗碰撞能力，並在 1000 米測試中與人工計時進行精度比較。

主要貢獻

• 低延遲與高精度的 LoRa+5G 架構驗證
  在 100 節點測試下，系統平均延遲僅 2.288 ms，精度達 6.8 分，均優於 HCNF（2.935 ms, 精度 6.4）與 HGCOTS（3.363 ms, 精度 5.39）。
• 多人併跑的高抗碰撞能力
  2–4 人併跑（0.5–8 m/s）辨識率 100%；5 人僅在 8 m/s 降至 99.8%；6 人高速併跑最低為 94.1%，顯示覆蓋佈局為主要限制因素。
• 精度顯著優於人工計時
  在 1000 m 測試中，系統計時平均誤差僅 0.219 s，人工計時則為 0.921 s，差距 0.702 s；且系統誤差分布穩定，不受裁判反應時間影響。
• 自適應平滑降噪模型應用
  透過平滑度與重建誤差的加權目標函數控制降噪幅度，避免過度濾波導致的真實訊號損失，顯著提升訊號品質。

方法與資料

• 硬體
  • 終端節點：STM32 控制器 + LoRa 模組（SX1278）+ W5500 芯片
  • 卡片識別：HSJ800 + CV520，13.56 MHz 校園卡
  • 邊緣閘道：Raspberry Pi CM4 + RM500Q 5G 模組 + LoRa 模組
  • 儲存：SD 卡（SPI 模式）備份測試資料
• 軟體與通訊
  • LoRa 廣播/定點雙模式傳輸
  • MQTT 多協議整合，5G 回傳至雲端平台
  • CEEMD-MPE 分解 IMF，建立降噪模型並優化目標函數
• 測試場景
  • 標準 400 米跑道
  • 節點數量變化（延遲與精度測試）
  • 多人併跑（抗碰撞能力）
  • 1000 米中長跑（與人工計時及光學真值比較）

應用建議

• 校園體測：可快速部署於大專及中小學體測，減少人工干預與誤差
• 賽事計時：適用於中長跑、接力賽等需多人同時辨識的場景
• 延伸應用：結合 GPS 與穿戴感測器，可擴展至馬拉松與路跑活動的全程追蹤

結語
本研究證明，結合 LoRa 無線傳輸與 5G 邊緣計算的自動化中長跑計時系統，能在多節點與多人併跑情況下維持毫秒級延遲、百毫秒級誤差與高辨識率，顯著優於人工計時與部分現有系統。未來可優化天線與佈局設計，以提升高速多人併跑下的覆蓋率，並拓展至跨場域運動監測與智慧體育應用。

📚 參考資料
Han, Y.; Xue, D.; Wang, P. (2024). Design and Realization of Lora Wireless Communication and 5G Based Middle and Long Distance Running System under the Healthy Development of Innovative Sports. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 9(1), 1–13. https://doi.org/10.2478/amns-2024-0693