Chirp-based localization method in lorawan

Internet de las cosas requiere conectividad de millones de dispositivos. La tecnología LoRaWAN nace para conectar dispositivos a largas distancias. Dentro de los retos de esta tecnología se encuentra la mejora de los métodos que permiten la ubicación de los dispositivos conectados sin utilizar GNSS/GPS. En el presente trabajo inicialmente se analiza el desempeño de LoRa en canales AWGN utilizando el método de la envolvente compleja. Después, se estudia el alcance de señales LoRa y su robustez ante altos niveles de interferencia con experimentos en largas distancias. Luego, se estudian distintos algoritmos de localización basados en aprendizaje automático (ML) y se adopta una técnica de aumento de datos para RSS. Más adelante, se evalúa el efecto de obstaculizar un enlace LoRa con un cuerpo humano y se determina cómo se deterioran tanto el RSS como la precisión en el método de localización. Por último, se presenta un método de estimación de distancia basado en la forma de onda de la señal chirp, propia del sistema LoRaWAN. Con el retardo calculado a partir de la forma de onda se alimenta un algoritmo fingerprinting para probar diversos modelos de aprendizaje automático de localización. El método propuesto permite una mejora respecto a la literatura existente en las estimaciones de la distancia entre un nodo y un gateway. El método propuesto tiene potencial para la localización, alcanzando en un entorno simulado una precisión cercana a la de los dispositivos GNSS/GPS, sin requerir hardware adicional o aumento en la complejidad de los nodos.

• Autores: Márquez Cantillo, Luz Enith
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/13311
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/13311
• Palabra clave: Sistemas de comunicación inalámbrica; Redes de computadores; Tecnología de la información
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/