基于深度学习和区块链的机务检修工具LoRa定位方法

     基于深度学习和区块链的机务检修工具LoRa定位方法，包括以下步骤：步骤1，将若干工具和集中器进行独立编号；步骤2，对检修工具开启LORA定位，根据RSSI测距算法计算出工具和工具之间，工具和集中器之间的距离，设置一个距离阈值A，当距离小于A时，相互之间为邻居节点，直接通信，否则需要通过多跳的方式进行节点通信，测量出来的距离作为链路权重信息；步骤3，构建树形区块链网络连通图，首节点创立创世区块，记录此时的位置信息和时间；步骤4，位于网络中的检修工具节点定时发送自己的位置信息，时间频率的选择标准为flag数值大小，Flag的数值越大表达时间频率应越快，flag越小，时间频率也越小；具有信息不可伪造和可追踪的优点。