Centro de Ciências da Natureza - CCN

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Navegando Centro de Ciências da Natureza - CCN por Autor "SILVA, Cristiano Neri da"

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    ESTUDO E ANÁLISE DE ESTRATÉGIAS DE POSICIONAMENTO DE GATEWAY LORA E QUANTIFICAÇÃO DE QOS EM FUNÇÃO DAS CARACTERÍSTICAS DE CONFIGURAÇÃO LORAWAN
    (2022-09-25) SILVA, Cristiano Neri da
    As redes de longa distância de baixa potência (LPWAN) são tecnologias que ganharam interesse na pesquisa e comunidade industrial para dispositivos e aplicações de Internet das Coisas (IoT) assim como o protocolo LoRa Wide Area Network (LoRaWAN) que permite a implementação de aplicações de redes de longo alcance e baixa potência para a IoT. A técnica de comunicação de rádio que adota o protocolo LoRaWan, comumente conhecida como Long Range (Lora), utiliza modulação por espalhamento espectral de chirp (chirp spread spectrum - CSS). Esse esquema de modulação utiliza diversos parâmetros de transmissão como Spreading Factor (SF), Payload Size (PS), Bandwidth (BW) e Coding Rate (CR) permitindo uma comunicação bidirecional, possibilitando ao LoRaWAN o uso de algoritmo adaptativo, o Adaptive Data Rate (ADR), para atribuir esses parâmetros dinamicamente explorando as vantagens do LoRa. No entanto, o sistema de controle ADR não ajusta os parâmetros considerando a evolução da Qualidade de Serviço (QoS) das aplicações, sendo o planejamento da rede e a otimização considerados problemas significativos impactando no desempenho e nos custos das despesas de capital (CAPEX) e operacionais (OPEX). Nesse contexto, este trabalho propõe determinar a quantidade de diferentes QoS, analisando as características do conjunto de configurações LoRaWAN através da combinação dos métodos gap statistic com algoritmo Fuzzy C-Means (FCM) e elbow com K-means. Adicionalmente, realizou-se agrupamento com FCM baseado nas figuras de mérito Bit Error Rate (BER), Received Signal Strenght Indicator (RSSI) e Time on Air (ToA) e desenvolver um estudo comparativo de estratégias de posicionamento de gateways (GW) que usam os algoritmos FCM, Gustafson-Kessel (GK) e K-means; adicionando a estratégia Grid25 que segmenta o cenário em grades de 2km, posicionando o GW no centro, e outra Rand22 que dispõe os GWs aleatoriamente, avaliando as métricas RSSI, Signal to Noise Ratio (SNR), delay e distância, possibilitando uma redução do número de GW e dos custos CAPEX e OPEX como também estabelecer o desempenho das estratégias para as métricas. Nos resultados, foram determinados agrupamentos adequados conforme os diferentes tipos de QoS baseado na combinação dos métodos, enquanto o algoritmo FCM permitiu agrupar as aplicações com QoS similares. O estudo comparativo mostrou uma redução da quantidade de GW e dos custos CAPEX e OPEX com aproximadamente a mesma proporção de entrega em relação ao Grid25; as estratégias FCM e GK obtiveram desempenho superior, a partir de 22 GW, para as métricas RSSI e SNR em relação ao Kmeans, já a FCM e Kmeans apresentaram menores distâncias e delay comparado ao GK a partir de 18 GW. ABSTRACT Low Power Wide Area Networks (LPWAN) are technologies that have gained interest in the research and industrial community for Internet of Things (IoT) devices and applications, as well as the LoRa Wide Area Network (LoRaWAN) protocol that allows the implementation of long-range, low-power networks for the IoT. Its modulation scheme, Long Range (LoRa), uses several transmission parameters such as Spreading Factor (SF), Payload Size (PS), Bandwidth (BW), and Coding Rate (CR) allowing bidirectional communication, allowing LoRaWAN to use the adaptive algorithm, the Adaptive Data Rate (ADR), to assign these parameters dynamically exploiting the advantages of LoRa. However, the ADR control system does not adjust the parameters considering the evolution of the Quality of Service (QoS) of the applications, being the network planning and optimization are considered significant problems impacting the performance and the costs of capital expenses (CAPEX) and operations (OPEX). In this context, this work proposes to determine the number of different QoS by analyzing the characteristics of the LoRaWAN configuration set through the combination of the gap statistic methods with the Fuzzy C-Means (FCM) and elbow algorithms. With K-means. Additionally, grouping was performed with FCM based on the metrics Bit Error Rate (BER), Received Signal Strength Indicator (RSSI) and Time on Air (ToA) and develop a comparative study of gateway positioning strategies (GW) that use the FCM, Gustafson-Kessel (GK) and K-means algorithms; adding a strategy that segments the scenario into 2km grids, positioning the GW in the center, and another that arranges the GWs randomly, evaluating the metrics RSSI, Signal to Noise Ratio (SNR), delay and distance, allowing a reduction the number of GW and CAPEX and OPEX costs as well as establishing the performance of the strategies for the metrics. In the results, they determined suitable groupings according to the different types of QoS based on the combination of methods, while the FCM allowed grouping the applications with similar QoS. The comparative study showed a reduction in the amount of GW and CAPEX and OPEX costs with approximately the same proportion of delivery about Grid25; the FCM and GK strategies obtained superior performance, from 22 GW, for the RSSI and SNR metrics about Kmeans, whereas the FCM and Kmeans presented lower distances and delay compared to the GK from 18 GW.