https://doi.org/10.37815/rte.v33n2.824

Artículos originales

Comparación
de Modelos Empíricos de pérdida LPWAN por Propagación en el campus Prosperina
de la ESPOL: Resultados derivados de un estudio empírico

LPWAN Empirical Propagation Path Loss Models comparison at Prosperina campus in ESPOL: Results based on an empirical
study

Geovanny
Arguello1 https://orcid.org/0000-0002-3486-8444, Edison Del Rosario1  https://orcid.org/0000-0003-4573-2048, Edison Boris Ramos1 https://orcid.org/0000-0002-0469-6135

1Escuela
Superior Politécnica del Litoral - ESPOL, Guayaquil, Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked]

Enviado:         2021/06/11

Aceptado:       2021/09/28

Publicado:      2021/11/30

Resumen

La tecnología de largo alcance LoRa,
como parte de tecnologías de bajo consumo energético LPWAN, permite establecer
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 con Sigfox y NBIoT. Se evalúa el
efecto de pérdidas en la propagación que tiene la tecnología LoRa, con mediciones realizadas en ambientes tanto abiertos
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 gradiente,
utilizando regresión de mínimos cuadrados (LS). Se registra el parámetro RSSI
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, modelo de
la ciudad de Dortmund (Alemania) y el modelo de la ciudad de Oulu (Finlandia),
siendo este último el que presenta menor error de dispersión con el modelo
obtenido.

Palabras clave: gradiente, LoRa,
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 distance
using low data rates.  Its
characteristics induce the creation of new lines of research to have a better
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 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 sending
packages through point-to-point node’s topology and getting a mean power from
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 latter
presented the lowest dispersion error regarding the obtained model.

Keywords: gradient, LoRa, LPWAN, propagation model, least square regression.

Introducción

En
la actualidad, junto con el desarrollo del Internet de las cosas (IoT), existen cada vez más dispositivos intercomunicados
entre sí (Kais Mekki, 2018). Una de las
tecnologías de comunicación que ha ganado popularidad en los últimos tiempos,
son aquellas conocidas como LPWAN (Low Power Wide Area Network), debido a su largo alcance y bajo consumo
energético. Lora, Sigfox y NBIoT
son tres de las tecnologías LPWAN más utilizadas para el desarrollo de
aplicaciones IoT dependiendo las características que
se requieran.

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 (V.S. Abhayawardhana, 2005). Los modelos
empíricos son los que se basan únicamente en observaciones y mediciones. Estos
modelos se utilizan principalmente para predecir la medida de pérdida por
trayectoria, pero también existen modelos que predicen el desvanecimiento por
lluvia y la trayectoria múltiple. Los modelos deterministas hacen uso de las
leyes que gobierna la propagación de ondas electromagnéticas para determinar la
potencia de la señal recibida en una ubicación particular.

Los
modelos deterministas, a menudo requieren un mapa completo en 3D de la
propagación ambiente. Un ejemplo de modelo determinista es un modelo de trazado
de rayos. Los modelos estocásticos, por otro lado, modelan el medio ambiente
como una serie de variables aleatorias. Estos modelos son los menos precisos,
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 información
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) 802.16.
Ejemplos de modelos empíricos no dispersivos en el tiempo son ITU-R, Hata y el modelo COST-231 Hata (Hendrik Linka, 2018). Todos estos modelos
predicen la media de la pérdida por trayectoria en función de varios
parámetros, por ejemplo, distancia, alturas de antena, etc.

Aunque los modelos de propagación empíricos
para sistemas móviles se han validado de forma exhaustiva, su idoneidad para
ser considerados estándares, no ha sido completamente
establecida. Este artículo propone un modelo empírico de propagación basado en
mediciones realizadas en el campus de la ESPOL,
ayudado de análisis estadístico para calcular el gradiente-pendiente
resultante, tanto en ambientes cubiertos con vegetación, como en ambientes
abiertos. Luego, se compara con varios estudios empíricos presentados y
expuestos en la comunidad científica. Se analiza el efecto de la línea de vista
en la tecnología LoRa.

Diferencias
técnicas y factores IoT: LoRa,
Sigfox y NBIoT

A
pesar de que LoRa, Sigfox 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 transmisión o
recepción de datos. El rango de frecuencias para la modulación está comprendido
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 (Ayanle I. Ali, 2019).

Para
el mejor entendimiento del CSS, se utilizan conceptos como chip y chirp. Un chip equivale a una medida de cantidad dentro 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 tiene
250000 chips por segundo. La cantidad de chips que pueden ser utilizados para
la creación de un símbolo viene dada por el factor de esparcimiento (SF), y se
rige a la siguiente fórmula:  , el SF también indica la cantidad de bits que
se utilizarán para un símbolo. El SF va de 7 a 12, mientras mayor el SF, mayor
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 puede
ser ‘up-chirp’ o ‘down-chirp’.

La
Figura 1 muestra diferentes
símbolos de una trama LoRa, detallando
características intrínsecas de esta tecnología.

Figura 1

Diferentes símbolos LoRa, la primera mitad
con ‘up-chirp’ y el restante con ‘down-chirp’

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 (Usman Raza, 2017).

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 espectro,
generando poco consumo energético. Todo esto suma para tener una tasa de datos
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 bajada (Usman Raza, 2017).

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 (FDMA),
ortogonal para descargas (DL) y única portadora para cargas (UL). Puede operar
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 (Massimo Ballerini, 2020).

La
Tabla 1 muestra un resumen de las
características tecnológicas existentes en LPWAN.

Tabla 1

Características tecnológicas de
tecnologías (Oratile Khutsoane, 2017)

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 (DL)

Número de canales

10 en EU, 64+8(UL) y 8 (DL)
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 (DL)

Hasta 1600 bytes

Topología

Estrella – Multi estrella

Estrella

SEA

Factores 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 llegar
a cubrir alrededor de 40 km a la redonda; por otro lado, Lora ofrece alcances
de hasta 20 km, mientras que NBIoT depende mucho de
donde se encuentre una red LTE y sus alcances son menores a 10 km (Elmustafa Sayed Ali Ahmed, 2019).

Tiempo de batería y latencia

El consumo energético de las tres tecnologías es
bajo, sin embargo, al tener una comunicación sincrónica, los picos de consumo
de la tecnología NBIoT son mayores que las otras dos.
La compensación para esto, es la latencia. Lora, a
pesar de que posee dispositivos de clase C que son especializados para reducir
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 juega un
papel importante se recomienda NBIoT.

Calidad de servicio

Lora y Sigfox utilizan
bandas no licenciadas y protocolos de comunicación asíncronos, los mismos que
son utilizados para mitigar los efectos de interferencias como co-canal, caminos múltiples y desvanecimiento. Sin embargo,
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 (Gutierrez, 2019).

Escalabilidad y longitud de trama

LoRa, Sigfox
y NBIoT soportan una gran cantidad de nodos
conectados a una estación base; no obstante, NBIoT
permite mayor escalabilidad ya que teóricamente admite hasta 100 mil usuarios
por celda en comparación con LoRa y Sigfox que admiten hasta 50 mil. Así mismo, la longitud de
trama es mayor para aplicaciones con tecnología NBIoT,
hasta 1600 bytes, seguidos por LoRa, hasta 243 bytes
y finalmente Sigfox con un máximo de 12 bytes para
transmisión, lo que limita mucho en el uso de aplicaciones.

Costo y licenciamiento

NBIoT no tiene un modelo de red
establecido, ya que utiliza o comparte infraestructura de red LTE, mientras que
Sigfox y LoRa son
tecnologías actualmente en comercialización y que poseen diferentes
aplicaciones alrededor del mundo. Una de las ventajas significativas de los
ecosistemas LoRa es la flexibilidad, ya que admiten
desarrollos locales, utilizando Gateways LoRa, y desarrollos públicos usando estaciones bases. Este modelo
híbrido permite tener mejor acogida en campos industriales. Para proyectar el
costo en una red LPWAN, es necesario entender la necesidad de pagar o no por el
espectro donde se usa, la estación base a utilizar y el costo de un nodo en
particular. NBIoT utiliza el espectro licenciado, el
mismo que tiene un costo dependiendo la cantidad de ancho de banda a utilizar
en su respectivo país. LoRa y Sigfox
utilizan una banda no licenciada por lo que no hay costos por la utilización
del espectro. Adicionalmente, el costo por estación base o Gateway Sigfox es mayor a un Gateway Lora, ya que existen en la
actualidad gateways de bajo presupuesto para
desarrollo que se conectan con hardware ya existente como la Raspberry Pi.
Finalmente, están las estaciones base NBIoT, cuyo
costo excede a otras tecnologías debido a la necesidad de establecer una red
celular LTE para su uso. En cuanto a los nodos o dispositivos finales, el costo
entre LoRa o Sigfox es muy
similar, siendo los dispositivos NBIoT los más
costosos en el mercado (Luis F. Ugarte, 2019) (Juha Petäjäjärvi, 2015).

Figura 2 muestra una sinopsis de
cada tecnología versus su factor IoT mencionado. La
tecnología LoRa es presentada en color azul, Sigfox en color naranja y NBIoT
en amarillo. Cada uno de estos parámetros permiten tener una mejor imagen
global con respecto a la aplicación que se desee realizar.

Figura 2

Comparación entre factores IoT

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 en 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 geográfica
viene referenciada con -2.144914 de latitud y         -79.967758 de longitud. La Figura 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 obstruido
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 realizaron
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 puntos
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 intensidad
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

Ubicación en mapa del nodo estático FIEC

Figura 4

Ambientes de medición: a) Circuito FIEC
(con vegetación) b) Circuito FCNM (abierto/suburbano)

La
pérdida por propagación puede ser definida como la distancia entre la potencia
transmitida en función de la recibida, usualmente expresada en decibelios. La
ecuación para el análisis de regresión de los mínimos cuadrados (LS) es:

(1)

Donde,
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 cálculo de
la pérdida en espacio libre (FSL) n es igual a dos. La importancia del valor de
n es la rapidez con la que decae la potencia con respecto a la distancia.

Para
la obtención de un modelo estadístico significativo utilizando el método de
regresión de los cuadrados mínimos, se juntaron mediciones con ambientes similares.
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 (V.S. Abhayawardhana, 2005). Adicionalmente se
tomará como guía la pérdida en espacio libre (FSL).

Modelo 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 calcula:

(2)

Donde
d es la distancia en km, f es la frecuencia de operación del sistema expresada
en MHz, y las unidades del modelo son en decibelios (dB).

Modelo
Cost-231 Hata

Modelo
altamente usado para predecir pérdidas por propagación en sistemas
inalámbricos. Es un modelo basado en el modelo Okumura-Hata (Commission), 1999), pero con un factor
de corrección indicado para trabajar en un rango de frecuencias entre 500 MHz y
2000 MHz. Este factor de corrección se aplica para ambientes urbanos, sub-urbanos y rurales, dependiendo el caso. La ecuación
básica para la pérdida de propagación con este modelo,
viene dada por:

(3)

Donde,
f es la frecuencia en MHz, d es la distancia en km y  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 urbanos.
El parámetro , viene definido para
ambientes urbanos (Hata, 1980), como:

(4)

Y
para ambientes abiertos o sub-urbanos,

(5)

Donde,
es la altura de la antena del nodo móvil sobre
el nivel del suelo (Anderson, 2003).

Coeficiente
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 tiene
un  dB con un valor de . Para el modelo de
Dortmund se tiene   dB con un valor de , donde n corresponde al
gradiente distancia-potencia.

Resultados y discusión

Figura
5 muestra cada punto medido
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 pendientes
múltiples debido a los diferentes ambientes que presenta el área de medición.
Los puntos FIEC representan un ambiente cubierto por vegetación, mientras que
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 5

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 valores 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 múltiple
para las pérdidas por propagación del modelo LoRa.

Figura 6

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,   es la potencia efectiva isotrópica irradiada,  representa la ganancia de la antena usada en
la recepción (Juha Petäjäjärvi, 2015). Figura 7 muestra el modelo de
pérdida por propagación obtenido de las mediciones (línea cian), junto con sus
dos gradientes = 4.56 para zonas cubiertas
con vegetación y = 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 rosa),
modelo Oulu (línea azul) y modelo Dortmund (línea verde).

Figura 7

Comparación de modelos por pérdidas en propagación

El modelo resultante
obtenido viene dado por la ecuación:

(7)

Donde,
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  = 178.5 metros.

Basado
en el resultado del modelo obtenido, se calculó la desviación estándar  que existe, debido al debilitamiento por
sombra (SF) para cada ambiente.

La
Tabla 2 muestra el valor del gradiente obtenido para cada ambiente junto con su
desviación estándar por debilitamiento de sombra.

Tabla 2

Desviación estándar de modelos para
ambientes diferentes

Ambiente

“n” o “”

(dB)

Con vegetación (FIEC)

4.56

5.1046

Abierto (FCNM)

5.83

6.5246

Se
puede observar que el modelo empírico adoptado para comunicaciones inalámbricas
COST-231 posee un mayor gradiente que el resto de modelos
empíricos. El modelo obtenido en la ESPOL posee una divergencia con respecto a
los modelos Oulu y Dortmund, debido a las condiciones físicas en que fueron
tomados, ya que los dispositivos móviles se encontraban a diferentes alturas;
adicionalmente, la presencia de edificios, zonas verdes que provocaban la
ausencia de línea de vista en la mayoría de las mediciones y la variación del
terreno.

Para
la obtención de una métrica de comparación de las mediciones adquiridas, se
calculó el error porcentual promedio “e”, de los métodos en estudio de este
artículo, mostrados en la Tabla 3.

Tabla 3

Error porcentual medio con respecto a
modelo obtenido para distancias entre 10 a 5000 metros

Modelo

FSL

52.90 %

Oulu

6.02 %

Dortmund

6.85 %

Cost-231

21.03 %

Conclusiones

Este
artículo propone un modelo empírico de propagación que se evalúa con mediciones
realizadas dentro del campus Prosperina
de la ESPOL.
Se obtiene un modelo de gradiente múltiple debido a la presencia de zonas con
vegetación y zonas abiertas.

Con
los resultados obtenidos a través de mediciones y comparación de modelos, el
modelo Oulu presenta menor error porcentual medio “e”, con respecto al modelo
de gradiente múltiple obtenido, como se muestra en la Tabla 3, en un rango de
distancias comprendido entre 10 a 5000 metros.

La
variación en las mediciones con los demás modelos se atribuye a la
irregularidad que se tiene en el campus de la ESPOL y a la línea de vista
existente o no al momento de realizarlas. Para futuras investigaciones se
recomienda la utilización de circuitos en otras direcciones para tener un
modelo más preciso sobre la pérdida de propagación dentro de este campus, y
complementar el modelo gradiente para un ambiente cubierto de vegetación y otro
al aire libre.

El
ambiente cubierto por vegetación presenta un gradiente (pendiente) menor a las
mediciones realizadas en espacio abierto en la FCNM, esto es debido a que
existe mayor distancia, y la mayoría de puntos no
poseen línea de vista.

Los
modelos propuestos se desarrollan empleando una frecuencia de 915 MHz, que es
la que utiliza el estándar LoRa, para futuras
investigaciones se puede establecer un modelo con otra tecnología LPWAN como Sigfox, ya que trabaja en la misma banda no licenciada,
para establecer diferencias y comparación entre modelos.

Otro
aspecto importante de esta investigación es que se realiza en la estación
climática de invierno, con días soleados, por lo que posiblemente otros
factores como la temperatura, horario e incluso estación de verano, podrían
afectar el modelo propuesto.

Reconocimientos

Este trabajo ha sido financiado parcialmente
por CEDIA, a través del Grupo de Trabajo de IoT y
Ciudades Inteligentes.

Los autores desean expresar su agradecimiento a la Escuela
Superior Politécnica del Litoral (ESPOL) por la prestación y pronta gestión de
permisos para acceder y hacer uso de sus instalaciones.

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