https://doi.org/10.37815/rt=
e.v33n2.824
Artículos originales
LPWAN Empirical Propagation Path Loss Models comparison at Prosperina campus in ESPOL: Results based on an empir=
ical
study
Geovanny
Arguello1 https://orcid.org/0000-0002-3486-8444
1Escuela
Superior Politécnica del Litoral - ESPOL, Guayaquil, Ecuador
geomaarg@espol.edu.ec, , bramos@espol.ed=
u.ec
Enviado: <=
/span>2021/06/11
Aceptado: 2021/09/28
Publicado: 2021/11/30 <=
span
class=3Deop>
Resumen
La tecnología de largo alcance LoRa,
como parte de tecnologías de bajo consumo energético LPWAN, permite estable=
cer
comunicaciones inalámbricas a kilómetros de distancia con bajas tasas de
transmisión. Sus características, inducen a la creación de nuevas líneas de
investigación para comprender su comportamiento en diversos ambientes y
diferenciarlas de otras tecnologías similares. En esta investigación, se
caracteriza a la tecnología LoRa en contraste c=
on Sigfox y NBIoT. Se evalúa=
el
efecto de pérdidas en la propagación que tiene la tecnología LoRa, con mediciones realizadas en ambientes tanto ab=
iertos
como cubiertos por vegetación, dentro de las instalaciones de la Escuela
Superior Politécnica del Litoral (ESPOL), campus
Gustavo Galindo Velasco o Prosperina. Se establece un modelo de pérdida por gradient=
e,
utilizando regresión de mínimos cuadrados (LS). Se registra el parámetro RS=
SI
en paquetes enviados a través de una topología punto a punto entre nodos, y=
se
obtiene un valor de potencia promedio recibida en cada nodo. El modelo
obtenido, es de gradiente múltiple y se lo compara con otros modelos de
propagación como el modelo de pérdida en espacio libre (FSL), y tres modelos
empíricos como son, modelo COST-231 Hata, model=
o de
la ciudad de Dortmund (Alemania) y el modelo de la ciudad de Oulu (Finlandi=
a),
siendo este último el que presenta menor error de dispersión con el modelo
obtenido.
![3D"Cuadro](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image001.png")
Palabras clave: gradiente, LoR=
a,
LPWAN, modelo de propagación, regresión de mínimos cuadrados (LS).
Abstract
Long-range
technology LoRa, as part of low power consumption technologies LPWAN, allows
wireless communications within kilometers of di=
stance
using low data rates. Its
characteristics induce the creation of new lines of research to have a bett=
er
understanding of its behavior in different
environments and differentiate it from other similar technologies. In this
research, LoRa technology was characterized by the contrast of Sigfox and <=
span
class=3DSpellE>NBIoT. It was evaluated the path loss effect in LoRa
technology, using measurements in open environments and forest environments=
, at
Prosperina Campus - ESPOL. A path loss gradient model using Least
Squares Regression (LS) was found. RSSI parameter was registered, from send=
ing
packages through point-to-point node’s topology and getting a mean power fr=
om
each node. The multi-gradient model obtained was compared with other
propagation models such as the Free Space Loss (FSL) model and three empiric
models: COST-231 Hata model, model of Dortmund =
city
(Germany), and model from Oulu city (Finland). Among these models, the latt=
er
presented the lowest dispersion error regarding the obtained model.
I=
ntroducción
En
la actualidad, junto con el desarrollo del Internet de las cosas (IoT), existen cada vez más dispositivos intercomunica=
dos
entre sí
Los
modelos de propagación ayudan en la planificación y despliegue de redes,
particularmente para realizar estudios durante el despliegue inicial y la
viabilidad del proyecto. También se los utiliza en estudios para calcular la
medida de la interferencia conforme avanza el despliegue de la red. En las
redes inalámbricas, se pueden caracterizar tres tipos de modelos; estos son:
empíricos, determinísticos y estocásticos
Los
modelos deterministas, a menudo requieren un mapa completo en 3D de la
propagación ambiente. Un ejemplo de modelo determinista es un modelo de tra=
zado
de rayos. Los modelos estocásticos, por otro lado, modelan el medio ambiente
como una serie de variables aleatorias. Estos modelos son los menos preciso=
s,
pero requieren la menor información sobre el medio ambiente y utilizan menos
potencia de procesamiento para la generación de predicciones. Los modelos
empíricos se pueden dividir en dos subcategorías, disperso en el tiempo y no
disperso en el tiempo. El primero, está diseñado para proporcionar informac=
ión
relacionada con las características temporales que sufre el canal de
propagación usado; es decir, el retardo por múltiples trayectorias en la
propagación del canal. Un ejemplo de este tipo son los que se desarrollaron=
en
la Universidad de Stanford (SUI), con un grupo de trabajo conformado por
personal del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) 802.1=
6.
Ejemplos de modelos empíricos no dispersivos en el tiempo son ITU-R, Hata y el modelo COST-231 Hata
Di=
ferencias
técnicas y factores IoT: L=
oRa,
Sigfox y NBIoT
A
pesar de que LoRa, Sigfox<=
/span> y
NBIoT son consideradas tecnologías LPWAN, cada =
una de
ellas presenta características propias dadas por el fabricante:
LoRa
Es
una tecnología de capa física, que utiliza una técnica de ensanchamiento del
espectro, de origen propietario por la compañía SEMTECH, para la transmisió=
n o
recepción de datos. El rango de frecuencias para la modulación está compren=
dido
entre 860-960 MHz para Europa y América, y frecuencias de 400 MHz para Asia.
Admite comunicación bidireccional a través de la modulación por “chirp” chirrido de ensanchamiento del espectro (CSS),
metiendo una señal mensaje en un ancho de banda angosto
Para
el mejor entendimiento del CSS, se utilizan conceptos como chip y chirp. Un chip equivale a una medida de cantidad dent=
ro de
un tiempo fijo, equivalente al ancho de banda utilizado para transmitir
símbolos; es decir, si se tiene un ancho de banda de 250khz, entonces, se t=
iene
250000 chips por segundo. La cantidad de chips que pueden ser utilizados pa=
ra
la creación de un símbolo viene dada por el factor de esparcimiento (SF), y=
se
rige a la siguiente fórmula: ![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image003.png")
=
, el SF también indica la cantidad de bi=
ts que
se utilizarán para un símbolo. El SF va de 7 a 12, mientras mayor el SF, ma=
yor
es la distancia de cobertura y menor la tasa de transmisión; este efecto es
debido a que aumenta la cantidad de chips por símbolo. Por otro lado, un =
chirp
no es nada más que la rampa utilizada para la creación de símbolos, que pue=
de
ser ‘up-chirp’ o ‘down-chi=
rp’.
La
Figura 1=
muestra diferentes
símbolos de una trama LoRa, detallando
características intrínsecas de esta tecnología.
Figura <= /span>1<= /span>
Diferentes símbolos LoRa, la prime= ra mitad con ‘up-chirp’ y el restante con ‘down-chirp’
![3D"Tata](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image005.jpg")
Los
conjuntos de todas estas características de la señal resultante permiten
reducir las interferencias y llegar a largas distancias. Lora adicionalmente
utiliza un método de corrección de errores (FEC) con tasas de codificación =
4/5,
4/6, 4/7 y 4/8; para mejorar la sensibilidad en la recepción
Sigfox
Tecnología
que usa modulación por desplazamiento de fase binaria (BPSK) sobre una
portadora muy angosta (UNB) de aproximadamente 100 Hz. El uso de UNB mejora=
la
sensibilidad en el receptor ya que se utiliza de manera eficiente el espect=
ro,
generando poco consumo energético. Todo esto suma para tener una tasa de da=
tos
máxima de 100 bits por segundo. Una de las desventajas que presenta Sigfox es la limitación en el tamaño del mensaje a
transmitir y la cantidad de veces por día tanto para subida como para bajad=
a
NBIoT
Tecnología
que coexiste con la tecnología LTE, por lo tanto, depende de una
infraestructura presente. Utiliza modulación por desplazamiento de fase en
cuadratura (QPSK) junto con acceso múltiple por división de frecuencia (FDM=
A),
ortogonal para descargas (DL) y única portadora para cargas (UL). Puede ope=
rar
en 3 modos diferentes, único portador, en banda (compartiendo ancho de banda
con portadora LTE) y banda de guarda (en una portadora ya existente). Puede
alcanzar tramas hasta 1600 bytes con una tasa de transmisión de 20 kbps para
subida y 200 kbps para bajada
La
Tabla 1 muestra un resumen d=
e las
características tecnológicas existentes en LPWAN.
Tabla 1<= /span>
Características tecnológicas de
tecnologías
|
|
Lora |
Sigfox |
NBIoT |
|
Modulación |
CSS |
UNB DBPSK(UL), GFSK(DL) |
QPSK |
|
Frecuencias |
430 MHz & 860-960 MHz=
|
868 MHz & 902 MHz |
Frecuencias LTE |
|
Rango |
< 20 km |
< 40 km |
< 10 km |
|
Tasa de transmisión |
0.3 – 37.5 kbps (LoRa), 50 kbps (FSK) |
100 bps (UL), 600 bps (DL=
) |
20 kbps (UL), 200 kbps (D=
L) |
|
Número de canales |
10 en EU, 64+8(UL) y 8 (D=
L)
en US, diferentes SF |
360 canales |
Dependiendo el número de
bloques LTE |
|
Sincronismo |
Sí |
No |
Sí |
|
FEC |
Sí |
No |
Puede usar |
|
Tamaño de paquetes |
Hasta 250 bytes |
12 bytes (UL), 8 bytes (D=
L) |
Hasta 1600 bytes |
|
Topología |
Estrella – Multi estrella=
|
Estrella |
SEA |
<= o:p>
<= o:p>
F=
actores IoT
Los
factores principales de una tecnología para pertenecer a una red LPWAN son =
la
distancia en la cobertura y el bajo consumo energético. Sin embargo, para
satisfacer las necesidades de una aplicación IoT
adicionalmente debe comprender factores como la calidad de servicio (QoS), tiempo de vida de la batería, latencia,
escalabilidad, tamaño de la trama, modelo de desarrollo y costo.
Rango y cobertura
A nivel de rangos Sigfox
tiene ventaja sobre las demás, debido a que una sola estación base puede ll=
egar
a cubrir alrededor de 40 km a la redonda; por otro lado, Lora ofrece alcanc=
es
de hasta 20 km, mientras que NBIoT depende much=
o de
donde se encuentre una red LTE y sus alcances son menores a 10 km
Tiempo de batería y latencia
El consumo energético de las tres tecnologías es
bajo, sin embargo, al tener una comunicación sincrónica, los picos de consu=
mo
de la tecnología NBIoT son mayores que las otra=
s dos.
La compensación para esto, es la latencia. Lora,=
a
pesar de que posee dispositivos de clase C que son especializados para redu=
cir
la latencia aumentando el consumo energético, no llega a reducir la latencia
tanto como con dispositivos NBIoT. Por lo tanto=
, para
aplicaciones de poco envío de datos es recomendable usar Lora o Sigfox, pero para aplicaciones donde la latencia jueg=
a un
papel importante se recomienda NBIoT.
Calidad de servicio
Lora y Sigfox utili=
zan
bandas no licenciadas y protocolos de comunicación asíncronos, los mismos q=
ue
son utilizados para mitigar los efectos de interferencias como co-canal, caminos múltiples y desvanecimiento. Sin em=
bargo,
no llegan a brindar la misma calidad de servicio que da NBIoT,
la misma que utiliza una banda licenciada y un protocolo síncrono basado en
LTE. Para el uso de una banda licenciada, se tiene que =
tener
en cuenta el costo para la adquisición/alquiler de la misma, que depende de=
la
región donde se la utilice
Escalabilidad y longitud de trama
LoRa
Costo y licenciamiento
NBIoT
Figura 2 muestra una sinopsis=
de
cada tecnología versus su factor IoT mencionado=
. La
tecnología LoRa es presentada en color azul,
Figura 2
Comparación entre factores IoT
![3D"Gráfico,](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image007.png")
Metodología
Una
red basada en dos nodos fue establecida dentro del campus Gustavo Galindo Velasco o Prosperina de la
Escuela Superior Politécnica del Litoral. Uno de estos fue colocado de forma estática e=
n la
parte superior del edificio de la Facultad de Ingeniería Eléctrica de
Ingeniería en Electricidad y Computación (FIEC). Para la identificación del
nodo estático, se atribuyó un nombre conforme a la ubicación de la facultad
donde se encuentra. Nodo FIEC fue el nombre elegido, y su ubicación geográf=
ica
viene referenciada con -2.144914 de latitud y -79.967758 de longitud. La Figur=
a 3
muestra en vista aérea las instalaciones de la ESPOL, georreferencia la
ubicación del nodo estático FIEC y de los puntos donde fueron tomadas las
pruebas.
La
altura del Gateway FIEC, con respecto a la superficie del terreno de la
universidad, es de 22 metros.
El
otro nodo fue utilizado como un nodo móvil, con movimiento dentro del área =
de
cobertura del nodo estático tanto en ambientes abiertos, como en ambientes
cubiertos por vegetación, esto debido al entorno encontrado durante el
recorrido y toma de mediciones, el mismo que empezaba en un lugar denso y
cubierto por vegetación, hasta un lugar más abierto, en ciertos casos obstr=
uido
por edificios. La elevación del nodo móvil fue de 0.70 metros sobre la
superficie de la universidad, para simular un ambiente real.
Para
cada punto de medición móvil, se utilizó una unidad de GPS diferencial para
establecer la correcta ubicación del punto. Todas las mediciones se realiza=
ron
a una frecuencia de 915 MHz, con un ancho de canal de 20 kHz y un factor de
esparcimiento de 10. Para esta investigación se tomaron mediciones en 22 pu=
ntos
diversos, diferenciados por circuitos, uno llamado FIEC (dentro de la
vegetación) y el otro circuito llamado FCNM, por la Facultad de Ciencias
Naturales y Matemáticas de la ESPOL, en campo abierto/suburbano mostrado en=
las
Figuras 4(a) y 4(b), respectivamente. En cada punto de medición
georreferenciado se establecieron 100 muestras, de las cuales se calculó el
RSSI promedio y el SNR. Las ganancias utilizadas para las antenas fueron de=
3
dBi para el nodo estático y 0 dBi para el nodo móvil. El valor de la intens=
idad
de señal recibida (RSSI) fue utilizado para hallar el gradiente (pendiente)=
del
modelo, mientras que el valor de potencia recibida fue utilizado para la
estimación de la pérdida por propagación (pathloss)
en cada punto de medición.
Figura 3![3D"Imagen](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image009.png")
Figura 4![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image011.png")
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image013.png")
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image015.jpg")
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image017.jpg")
La
pérdida por propagación puede ser definida como la distancia entre la poten=
cia
transmitida en función de la recibida, usualmente expresada en decibelios. =
La
ecuación para el análisis de regresión de los mínimos cuadrados (LS) es:
|
|
|
(1) |
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image019.png")
Donde,
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image021.png")
=
es el punto de referencia a 1 metro de
distancia del nodo, y n es conocido como el exponente de pérdida de
propagación. Los valores de PL son expresados en decibelios. Para el cálcul=
o de
la pérdida en espacio libre (FSL) n es igual a dos. La importancia del valo=
r de
n es la rapidez con la que decae la potencia con respecto a la distancia. <=
o:p>
Para
la obtención de un modelo estadístico significativo utilizando el método de
regresión de los cuadrados mínimos, se juntaron mediciones con ambientes si=
milares.
No se incluye una discriminación con los puntos que tienen línea de vista y=
los
que no (LOS & NLOS).
Modelos empíricos
Los
resultados del modelo gradiente obtenido, utilizando el método de regresión=
de
los mínimos cuadrados, será comparado con otros modelos empíricos aceptados=
en
la actualidad. Se evaluarán tres modelos conocidos, modelo COST-231 Hata, modelo Oulu y el modelo Dortmund
M=
odelo por
pérdidas en espacio libre (FSL)
Modelo
que sirve como guía para nuestro análisis, basado en un cálculo puramente
analítico, el FSL (ecuación de Friis) se calcul=
a:
|
|
<=
span
style=3D'font-size:11.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt;font-family:"Times Ne=
w Roman",serif;
mso-fareast-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:ES-EC;mso-far=
east-language:
ES-TRAD;mso-bidi-language:AR-SA'> |
(2) |
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image023.png")
Donde
d es la distancia en km, f es la frecuencia de operación del sistema expres=
ada
en MHz, y las unidades del modelo son en decibelios (dB).
M=
odelo
Cost-231 Hata
Modelo
altamente usado para predecir pérdidas por propagación en sistemas
inalámbricos. Es un modelo basado en el modelo Okumura=
-Hata
|
|
|
(3) |
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image025.png")
Donde,
f es la frecuencia en MHz, d es la distancia en km y ![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image027.png")
=
es la altura de la antena estática sobre=
el
nivel del suelo, en metros. El parámetro cm es igual a 0 dB para ambientes
sub-urbanos o abiertos; mientras que toma el valor de 3 para ambientes urba=
nos.
El parámetro ![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image029.png")
=
, viene definido para
ambientes urbanos
|
|
(4) |
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image031.png")
Y
para ambientes abiertos o sub-urbanos,
|
|
(5) |
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image033.png")
Donde,
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image035.png")
=
es la altura de la antena del nodo móvil=
sobre
el nivel del suelo
C=
oeficiente
de Regresión
Basados
en la ecuación 1, se derivan dos modelos que son el modelo de la ciudad de =
Oulu
(Finlandia) y el modelo de la ciudad de Dortmund. Para el modelo Oulu se ti=
ene
un ![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image037.png")
=
dB con un valor de ![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image039.png")
=
. Para el modelo de
Dortmund se tiene ![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image041.png")
=
dB con un valor de ![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image043.png")
=
, donde n corresponde=
al
gradiente distancia-potencia.
Resultados y discusión
Figura
5 muestra cada punto m=
edido
dentro de las instalaciones de la ESPOL, se los ha referenciado con nombres
pertenecientes a circuitos tomados en las facultades correspondientes como =
son
FIEC (color verde) y FCNM (color rojo). Se ha propuesto un modelo de pendie=
ntes
múltiples debido a los diferentes ambientes que presenta el área de medició=
n.
Los puntos FIEC representan un ambiente cubierto por vegetación, mientras q=
ue
los puntos FCNM representan un ambiente abierto/suburbano. Basado en estos
resultados, el valor de la pendiente de los puntos FIEC es -45.623 dBm/m;
mientras que, la pendiente de los puntos FCNM es -58.264 dBm/m.
Figura <=
/span>5<=
/span> Mediciones del RSSI Figura
6 muestra la dispersión
entre los datos, a través de un diagrama de cajas, donde se observa la
variabilidad debido a los ambientes donde fueron tomados. Se observa que la
media del RSSI de los datos FIEC se encuentra en -98 dBm, con una predominancia de valo=
res en
el rango de -93 a -103 dBm. Para los datos FCNM se tiene una media del RSSI
igual a -120 dBm, con un rango de datos comprendidos entre -114 a -125 dBm.=
Con
este antecedente, se opta por la obtención de un modelo de gradiente múltip=
le
para las pérdidas por propagación del modelo LoRa. Figura <=
/span>6<=
/span> Dispersión de datos según el ambiente Basado
en la intensidad de la señal recibida (RSSI), el cálculo de la pérdida por
propagación viene dada por la fórmula: (6) Donde,
SNR representa la medida señal-ruido captada por el dispositivo, Figura <=
/span>7<=
/span> Comparación de modelos por pérdidas en propagación (7) Donde,
Basado
en el resultado del modelo obtenido, se calculó la desviación estándar La
Tabla 2 muestra el valor del gradiente obtenido para cada ambiente junto co=
n su
desviación estándar por debilitamiento de sombra. Tabla 2![3D"Gráfico,](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image045.png")
![3D"Gráfico,](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image047.png")
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image049.png")
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image051.png")
=
es la potencia efectiva isotrópica irrad=
iada, ![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image053.png")
=
representa la ganancia de la antena usad=
a en
la recepción![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image055.png")
=
=3D 4.56 para zonas c=
ubiertas
con vegetación y ![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image057.png")
=
=3D 5.83 para espacios
abiertos y/o suburbanos. Adicionalmente, se presenta en línea entre cortada
roja el modelo de espacio libre, para tenerlo como referencia. Es importante
recalcar que los resultados mostrados corresponden a la conexión de bajada =
(downlink) del nodo móvil, dada por el intercambio de
paquetes entre nodos. También se muestran los modelos de Cost-231 (línea ro=
sa),
modelo Oulu (línea azul) y modelo Dortmund (línea verde). ![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image061.png")
![3D"Gráfico
Descripción](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image063.png")
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image064.png")
El modelo resultante
obtenido viene dado por la ecuación:
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image066.png")
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image068.png")
=
corresponde a la pérdida de propagación =
de la
señal recibida, dada por (6). =
y =
son los gradientes obtenidos, d es la
distancia en metros y ![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image070.png")
=
=3D 178.5 metros.![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image072.png")
=
que existe, debido al debilitamiento por
sombra (SF) para cada ambiente.![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image074.png")
”
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image076.png")
(dB)
Con vegetación (FIEC)
4.56
5.1046
Abierto (FCNM)
5.83
6.5246
![](3D"824-FINAL-GALERADA_archivos/image078.png")