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Abstract(s)
Under the scope of Smart Cities, Low PowerWide Area Networks (LPWANs) have been seen as one of the enabling technologies for the data gathering process in different scenarios, namely in large-scale. However, the methodology used to ascertain the quality and viability of different real type scenarios can prove to be demanding and sometimes nearly impossible to emulate. This necessity urged the development of
simulators for different types of Internet Of Things (IoT) networks.
This dissertation addresses the development of a simulator for Long-Range (LoRa) networks, studying the impact that the propagation and capture-effect models have in such networks. This simulator uses some of the development done on the LoRaSim, but it differentiates itself by having the capacity to set up networks with greater detail, allowing the use of different parameters - Spreading Factor (SF), Bandwidth (BW), Code Rate (CR) and payload - in the devices on the network and by having an external network planning module. Multiple analysis are done to different type of networks (small/large-scale, one/multiple gateways) to learn the impact of the devices choice and gateway placement in the network quality.
The results obtained show that both models (propagation and capture-effect) used in LoRaSim are too simplistic, leading to results that fall short of what is expected on real-world scenarios. When an urban environment oriented propagation model (Okumura-Hata) is used with a more realistic capture-effect model in a network that promotes heterogeneity by using devices with different characteristics, the simulator
becomes more realistic and therefore - since both models that were used originally were not adequate and were too much pessimistic - the network quality improves significantly.
As redes de Internet of Things (IoT) têm sido vistas como uma tecnologia com grande potencial para resolver alguns dos problemas existentes na sociedade (como por exemplo: optimização de recursos energéticos, monitorização de niveis de poluição atmosférica e até previsões de mudanças climatéricas). Com o avançar da ciência e dos anos, o aumento do número de dispositivos autónomos ligados a redes IoT tem vindo a aumentar consideravelmente. Estes dispositivos são úteis em diversas áreas (comunicações, energia, transportes, saúde entre outras), contudo, seja qual for a utilização dada aos dispositivos, existem algumas restrições associadas a estes: consumo energético, implementação, custos de manutenção e potencial para uma solução de grande escala, tendo em conta o aumento constante de dispositivos da rede, são algumas das preocupações que são consideradas aquando o dimensionamento de uma rede IoT. É com o intuito de intervir nestes tópicos que surgiram as Low Power Wide Area Networks (LPWANs). Veiculada pelo conceito de Smart City, as LPWANs são vistas como uma tecnologia que viabiliza a recolha de informação em cenários reais em diferentes tipo de escala, nomeadamente em cenários com grandes áreas. Long-Range (LoRa), uma das LPWANs disponíveis no sector, enfatizam a comunicação a longa distância com a capacidade de obter sensibilidades de recepção altas, o que permite que estas ligações consigam operar abaixo da interferência causada pelo ruído. Utiliza uma técnica de modulação derivada da chirp spread spectrum (CSS), fazendo com que seja a melhor solução para soluções de IoT que requerem comunicação a longas distâncias, enquanto mantém o consumo energético no mínimo possível. Por outras palavras, a taxa de penetração de sinais LoRa faz com que seja possível estabelecer cobertura suficiente mesmo em cenários de difícil alcance, tais como dispositivos localizados em indoor. Contudo, os métodos usados para aferição da qualidade e fiabilidade dos diferentes tipos de cenários impostos pela realidade, provam ser exigentes e por vezes quase impossíveis de replicar. Esta necessidade motivou o desenvolvimento de simuladores para diferentes tipos de redes de IoT. Existem múltiplos simuladores de LoRa utilizados pela comunidade científica (como por exemplo: módulo de LoRaWAN para o ns-3, FLoRa e o LoRaSim) cada um com as suas própias aplicações e limitações. O LoRaSim foi o simulador escolhido como base de desenvolvimento nesta dissertação, devido às suas funcionalidades de rede e facilidade em aceder ao seu código fonte para continuar o seu desenvolvimento. Esta dissertação aborda o desenvolvimento de um simulador para redes LoRa, estudando o impacto que os modelos de propagação e de captura têm em redes deste tipo. Este simulador utiliza alguns dos desenvolvimentos feitos no LoRaSim, mas distingue-se pela capacidade de configurar a rede com maior detalhe, permitindo a utilização de diferentes parâmetros - Spreading Factor (SF), Bandwidth (BW), Code Rate (CR) e payload - nos dispositivos que compõem a rede, além da inclusão de um módulo externo de planeamento de rede. São realizadas análises a diferentes tipos de redes (pequena/larga-escala, uma/várias gateways) de forma a compreender como é que a escolha de dispositivos e de localização da(s) gateway(s) influência a qualidade da rede. Inicialmente, surgiu a necessidade de utilizar um novo modelo de propagação, devido ao curto alcance que o cálculo empírico no modelo de propagação log-distance utilizado pelo LoRaSim tinha. Isto levou à consideração de um novo modelo de propagação a ser utilizado pelo simulador, sendo Okmura-Hata o escolhido. Este modelo de propagação foi escolhido devido à sua popularidade e eficiência em sistemas rádio aplicados a cenários urbanos, que é um dos focos desta dissertação aquando a análise do potêncial do simulador aplicado a simulações de smart cities. Os resultados evidenciam que, quando comparado com o modelo de propagação utilizado originalmente, o modelo de propagação de Okumura-Hata dispõe de uma cobertura superior, levando a uma capacidade também superior em relação ao número total de dispositivos suportado pela rede, assim como a possibilidade de maior flexibilidade no posicionamento dos dispositivos, uma vez que a cobertura subiu de 100 metros para 4 quilómetros. Outro foco de atenção nos desenvolvimentos foi o efeito de captura. Desta forma, foi implementada uma alternativa ao modelo de gestão das colisões na rede. A natureza destructiva do protocolo pure-ALOHA e o efeito de captura mais utilizado, de 6 dB, provam ser abordagens pessimistas e irrealistas aquando o estudo de redes LoRa, levando a redes com prestações aquém do esperado, especialmente quando se analisam redes de grande escala. Por estas razões, o efeito de captura não destructivo foi implementado. Esta abordagem demonstrou um ganho significativo na qualidade da rede (mais de 20% no pior dos cenários), o que se traduz em redes com melhor desempenho face às outras duas opções. Os resultados de vários ensaios demonstram que a utilização deste método como efeito de captura é relevante independentemente do tamanho da rede, mostrando prestações superiores especialmente em cenários densamente populados, onde a diferença entre os três modos favorece o efeito de captura não destructivo. Utilizando os desenvolvimentos efectuados no simulador, foram feitas simulações de diferentes cenários de smart cities, variando os parâmetros dos dispositivos e o número destes na rede. Os resultados demonstram que existe um limite para a quantidade de gateways que conseguem beneficiar a rede, porque em cenários de grandes densidades de dispositivos com as mesmas características, a rede já se encontra saturada, e o custo de implementação de novas gateways não compensa o aumento do desempenho obtido com a adição destas. Este fenómeno é mais notável em áreas onde os dispositivos funcionam com data rates mais rápidos, promovendo o número de colisões devido ao seu alto débito e falta de ortogonalidade partilhada entre estes. Os resultados obtidos mostram que os modelos (de propagação e de captura) assumidos no LoRaSim são demasiado simplistas, levando a resultados que ficam aquém do esperado em cenários reais. Quando é utilizado um modelo de propagação orientado a ambientes urbanos (Okumura-Hata) juntamente com um modelo de captura mais realista numa rede que fomenta a heterogeniedade ao usar dispositivos com caracteristicas diversas, o simulador torna-se mais realista e consequentemente - uma vez que os modelos utilizados não eram os adequados e eram demasiado pessimistas - a qualidade da rede aumenta significativamente. Como trabalho futuro, são propostos alguns desenvolvimentos que levam à melhoria de algumas características já existentes e implementações de novas funcionalidades. A inclusão de antenas directivas como opção em cenários onde não é possível colocar uma gateway para server os dispositivos dessa zona é uma das ideias de implementação futuras. Adicionalmente, a opção de poder calcular dinamicamente qual o tempo médio entre mensagens de dispositivos baseado nos parâmetros escolhidos, dando a opção ao utilizador de escolher, além das opções que são possíveis actualmente, qual o duty cycle a usar pela rede. Outra implementação pertinente para o simulador seria a inclusão de um módulo adicional a desempenhar a função do network server, que iria optimizar ainda mais a rede ao utilizar a função de Adaptive Data Rate (ADR) para ajustar dinâmicamente os parâmetros dos dispositivos com base na distância a que estes se encontram da gateway, além de filtrar todos os pacotes duplicados que são gerados pelo standard da comunicação em LoRa. O trabalho desenvolvido no âmbito desta dissertação contribuiu para a melhoria e desenvolvimento de novas funcionalidades, que resultaram num novo simulador que utiliza algumas das funções implementadas pelos criadores do LoRaSim, relacionando o modelo de propagação de Okumura-Hata, um modelo mais optimista como efeito de captura (não destructivo) e uma maior liberdade da parte do utilizador para configurar uma rede LoRa.
As redes de Internet of Things (IoT) têm sido vistas como uma tecnologia com grande potencial para resolver alguns dos problemas existentes na sociedade (como por exemplo: optimização de recursos energéticos, monitorização de niveis de poluição atmosférica e até previsões de mudanças climatéricas). Com o avançar da ciência e dos anos, o aumento do número de dispositivos autónomos ligados a redes IoT tem vindo a aumentar consideravelmente. Estes dispositivos são úteis em diversas áreas (comunicações, energia, transportes, saúde entre outras), contudo, seja qual for a utilização dada aos dispositivos, existem algumas restrições associadas a estes: consumo energético, implementação, custos de manutenção e potencial para uma solução de grande escala, tendo em conta o aumento constante de dispositivos da rede, são algumas das preocupações que são consideradas aquando o dimensionamento de uma rede IoT. É com o intuito de intervir nestes tópicos que surgiram as Low Power Wide Area Networks (LPWANs). Veiculada pelo conceito de Smart City, as LPWANs são vistas como uma tecnologia que viabiliza a recolha de informação em cenários reais em diferentes tipo de escala, nomeadamente em cenários com grandes áreas. Long-Range (LoRa), uma das LPWANs disponíveis no sector, enfatizam a comunicação a longa distância com a capacidade de obter sensibilidades de recepção altas, o que permite que estas ligações consigam operar abaixo da interferência causada pelo ruído. Utiliza uma técnica de modulação derivada da chirp spread spectrum (CSS), fazendo com que seja a melhor solução para soluções de IoT que requerem comunicação a longas distâncias, enquanto mantém o consumo energético no mínimo possível. Por outras palavras, a taxa de penetração de sinais LoRa faz com que seja possível estabelecer cobertura suficiente mesmo em cenários de difícil alcance, tais como dispositivos localizados em indoor. Contudo, os métodos usados para aferição da qualidade e fiabilidade dos diferentes tipos de cenários impostos pela realidade, provam ser exigentes e por vezes quase impossíveis de replicar. Esta necessidade motivou o desenvolvimento de simuladores para diferentes tipos de redes de IoT. Existem múltiplos simuladores de LoRa utilizados pela comunidade científica (como por exemplo: módulo de LoRaWAN para o ns-3, FLoRa e o LoRaSim) cada um com as suas própias aplicações e limitações. O LoRaSim foi o simulador escolhido como base de desenvolvimento nesta dissertação, devido às suas funcionalidades de rede e facilidade em aceder ao seu código fonte para continuar o seu desenvolvimento. Esta dissertação aborda o desenvolvimento de um simulador para redes LoRa, estudando o impacto que os modelos de propagação e de captura têm em redes deste tipo. Este simulador utiliza alguns dos desenvolvimentos feitos no LoRaSim, mas distingue-se pela capacidade de configurar a rede com maior detalhe, permitindo a utilização de diferentes parâmetros - Spreading Factor (SF), Bandwidth (BW), Code Rate (CR) e payload - nos dispositivos que compõem a rede, além da inclusão de um módulo externo de planeamento de rede. São realizadas análises a diferentes tipos de redes (pequena/larga-escala, uma/várias gateways) de forma a compreender como é que a escolha de dispositivos e de localização da(s) gateway(s) influência a qualidade da rede. Inicialmente, surgiu a necessidade de utilizar um novo modelo de propagação, devido ao curto alcance que o cálculo empírico no modelo de propagação log-distance utilizado pelo LoRaSim tinha. Isto levou à consideração de um novo modelo de propagação a ser utilizado pelo simulador, sendo Okmura-Hata o escolhido. Este modelo de propagação foi escolhido devido à sua popularidade e eficiência em sistemas rádio aplicados a cenários urbanos, que é um dos focos desta dissertação aquando a análise do potêncial do simulador aplicado a simulações de smart cities. Os resultados evidenciam que, quando comparado com o modelo de propagação utilizado originalmente, o modelo de propagação de Okumura-Hata dispõe de uma cobertura superior, levando a uma capacidade também superior em relação ao número total de dispositivos suportado pela rede, assim como a possibilidade de maior flexibilidade no posicionamento dos dispositivos, uma vez que a cobertura subiu de 100 metros para 4 quilómetros. Outro foco de atenção nos desenvolvimentos foi o efeito de captura. Desta forma, foi implementada uma alternativa ao modelo de gestão das colisões na rede. A natureza destructiva do protocolo pure-ALOHA e o efeito de captura mais utilizado, de 6 dB, provam ser abordagens pessimistas e irrealistas aquando o estudo de redes LoRa, levando a redes com prestações aquém do esperado, especialmente quando se analisam redes de grande escala. Por estas razões, o efeito de captura não destructivo foi implementado. Esta abordagem demonstrou um ganho significativo na qualidade da rede (mais de 20% no pior dos cenários), o que se traduz em redes com melhor desempenho face às outras duas opções. Os resultados de vários ensaios demonstram que a utilização deste método como efeito de captura é relevante independentemente do tamanho da rede, mostrando prestações superiores especialmente em cenários densamente populados, onde a diferença entre os três modos favorece o efeito de captura não destructivo. Utilizando os desenvolvimentos efectuados no simulador, foram feitas simulações de diferentes cenários de smart cities, variando os parâmetros dos dispositivos e o número destes na rede. Os resultados demonstram que existe um limite para a quantidade de gateways que conseguem beneficiar a rede, porque em cenários de grandes densidades de dispositivos com as mesmas características, a rede já se encontra saturada, e o custo de implementação de novas gateways não compensa o aumento do desempenho obtido com a adição destas. Este fenómeno é mais notável em áreas onde os dispositivos funcionam com data rates mais rápidos, promovendo o número de colisões devido ao seu alto débito e falta de ortogonalidade partilhada entre estes. Os resultados obtidos mostram que os modelos (de propagação e de captura) assumidos no LoRaSim são demasiado simplistas, levando a resultados que ficam aquém do esperado em cenários reais. Quando é utilizado um modelo de propagação orientado a ambientes urbanos (Okumura-Hata) juntamente com um modelo de captura mais realista numa rede que fomenta a heterogeniedade ao usar dispositivos com caracteristicas diversas, o simulador torna-se mais realista e consequentemente - uma vez que os modelos utilizados não eram os adequados e eram demasiado pessimistas - a qualidade da rede aumenta significativamente. Como trabalho futuro, são propostos alguns desenvolvimentos que levam à melhoria de algumas características já existentes e implementações de novas funcionalidades. A inclusão de antenas directivas como opção em cenários onde não é possível colocar uma gateway para server os dispositivos dessa zona é uma das ideias de implementação futuras. Adicionalmente, a opção de poder calcular dinamicamente qual o tempo médio entre mensagens de dispositivos baseado nos parâmetros escolhidos, dando a opção ao utilizador de escolher, além das opções que são possíveis actualmente, qual o duty cycle a usar pela rede. Outra implementação pertinente para o simulador seria a inclusão de um módulo adicional a desempenhar a função do network server, que iria optimizar ainda mais a rede ao utilizar a função de Adaptive Data Rate (ADR) para ajustar dinâmicamente os parâmetros dos dispositivos com base na distância a que estes se encontram da gateway, além de filtrar todos os pacotes duplicados que são gerados pelo standard da comunicação em LoRa. O trabalho desenvolvido no âmbito desta dissertação contribuiu para a melhoria e desenvolvimento de novas funcionalidades, que resultaram num novo simulador que utiliza algumas das funções implementadas pelos criadores do LoRaSim, relacionando o modelo de propagação de Okumura-Hata, um modelo mais optimista como efeito de captura (não destructivo) e uma maior liberdade da parte do utilizador para configurar uma rede LoRa.
Description
Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações
Keywords
LoRa networks Network planning Propagation model Capture-effect Performance evaluation Redes LoRa Planeamento de rede Modelo de propagação Efeito de captura Avaliação de desempenho
Citation
FRANCISCO, Sérgio David Santos Rodrigues Marques – Improvements towards a more realistic LoRa network simulator. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, 2021. Dissertação de Mestrado.
Publisher
Instituto Superior de Engenharia de Lisboa