LoRaEnergySim

لورنرجيم

يتكون الإطار من ثلاثة مكونات رئيسية ، أي العقد ، واجهة هواء وبوابة. ترسل العقد رسائل إلى البوابة عبر واجهة الهواء. يتم اكتشاف الاصطدامات والرسائل الضعيفة في مكون واجهة الهواء. يتم تسليم الحزم القوية والقوية إلى البوابة ، في حين سيتم جدولة رسالة الوصلة الهابطة إذا طلبت العقدة.

كيف تستشهد؟

@INPROCEEDINGS{8885739,  
author={G. {Callebaut} and G. {Ottoy} and L. {van der Perre}},  
booktitle={2019 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)},   
title={Cross-Layer Framework and Optimization for Efficient Use of the Energy Budget of IoT Nodes},   
year={2019},  
volume={},  
number={},  
pages={1-6},
}

منشورات أخرى:

 G. Callebaut, G. Ottoy and L. V. d. Perre, "Optimizing Transmission of IoT Nodes in Dynamic Environments," 
2020 International Conference on Omni-layer Intelligent Systems (COINS), 2020, pp. 1-5, doi: 10.1109/COINS49042.2020.9191674.

كيف تستخدم؟

يوجد مصدر الإطار في مجلد Framework . يحتوي مجلد Simulations على بعض الأمثلة.

سير العمل العام

من أجل مقارنة settings/configurations المختلفة ، من الضروري أن تكون مواقع العقد هي نفسها لجميع عمليات المحاكاة. لذلك ، يتم تضمين ملف generate_locations.py في الأمثلة.

سير العمل:

• حدد إعداداتك لبيئة المحاكاة ، على سبيل المثال ، ابدأ في الانتشار ، ومدة المحاكاة (في الوقت الفعلي) ، في ملف GlobalConfig
• توليد مواقعك انظر هنا. سوف تستخدم الإعدادات المحددة في ملف GlobalConfig.
• قم بإنشاء ملف Simulation.py كما هو مفصل هنا.

إنشاء مواقع العقدة

المعلمات القابلة للتكوين:

• عدد المواقع ، أي عدد عقد إنترنت الأشياء
• حجم الخلية ، الخلية هنا منطقة مستطيلة. سيحدد حجم الخلية طول الحواف بالأمتار
• عدد عمليات محاكاة Monto-Carlo لتشغيلها. نظرًا لأن المحاكاة تحتوي على سلوك عشوائي وغير محدد ومجموعات مواقع مختلفة ، فإن متوسط ​​النتائج على محاكاة متعددة سيكون له معنى إحصائي أكثر.

لكل محاكاة ، يتم إنشاء مجموعة عشوائية من المواقع داخل المنطقة ويتم تخزينها في location_file وهي معلمة محددة في ملف GlobalConfig.py .

محاكاة

في ملف المحاكاة ، ستستخدم لبنات البناء في الإطار لمحاكاة بيئة محددة واكتساب نتائج مثل الطاقة المستهلكة ، وعدد الرسائل المصابة. راجع Framework القسم (أدناه) للاطلاع على المعلمات القابلة للتكوين والإخراج. يرجى الاطلاع على التعليقات في Example>simulation.py حول كيفية كتابة ملف محاكاة. في simulation.py تقوم بتحميل المواقع ، حدد الكائن للاحتفاظ بالنتائج وتحديد ما تريد محاكاة. في SimulationProcess ، يتم تشغيل المحاكاة نفسها. يتم إنشاء البوابة ، يتم إنشاء العقد مع معلمات LORA الخاصة بها وملف تعريف الطاقة. بعد أن يتم تشغيل المحاكاة. بعد الانتهاء من محاكاة واحدة ، يتم استخراج النتائج من الكائنات وإعادتها ، ليتم استخدامها في ملف simulation.py .

يمكن الآن تشغيل المشروع عن طريق التشغيل أولاً generate_locations.py ثم simulation.py .

نطاق

يرجى قراءة أولاً الورقة للحصول على فهم أكثر تفصيلاً للإطار فيما يتعلق بتشغيل وقيود Lorawan.

نموذج الانتشار

يحدد نموذج الانتشار كيفية تأثر الرسائل بالبيئة. إنه يتنبأ بفقدان المسار ، أي ، كم يتم تخفيف الإشارة بين جهاز الإرسال والمستقبل ، لبيئة معينة. يحتوي PropagationModel.py على (حاليًا) تطبيقان:

• سجل نموذج الظل أو نموذج فقدان مسار سجل السجل ، حيث تستند المعلمات الافتراضية إلى النائب ITU-R P.2346-0 و J. Petajajarvi ، K. Mikhaylov ، A. Roivainen ، T. Hanninen و M. Pettissalo ، "على تغطية LPWANS: Range Evaluation Model for Lora Telection". (ITST) ، 2015 ، الصفحات 55-59 ، DOI: 10.1109/ITST.2015.7377400.
• Cost231 ، بما في ذلك المزيد من التفاصيل حول البيئة ، على سبيل المثال ، مرتفعات البناء

نموذج SNR

يحول هذا النموذج قوة الإشارة المستلمة (RSS) إلى نسبة إشارة إلى ضوضاء (SNR) بواسطة الطريقة rss_to_snr . في هذه اللحظة ، تتأثر الضوضاء فقط بالضوضاء الحرارية. هذا ينتج عنه (ديسيبل):

 SNR = RSS - ( - 174 + 10 * log10 ( 125e3 ))

معلمات لورا

يتم تضمين جميع المعلمات الخاصة ببروتوكول LORA (Lorawan) واستهلاك الطاقة المقاسة المتعلقة بهذه المعلمات هنا.

لوراباكت

يتم إرسال Lorapackets عبر واجهة الهواء من العقد إلى البوابة. يحتوي LoRaPacket على فئة رسائل وصعوبة وصعوبة ، بما في ذلك البيانات الوصفية ذات الصلة والمعلومات المتعلقة بحالة الرسالة ، على سبيل المثال ، وردت ، وتصادم ، ...

ملف تعريف الطاقة

تحتوي فئة ملف تعريف الطاقة على النوم والمعالجة ونقل وتستلم الطاقة للعقدة. يمكن أن يكون هذا مختلفًا لكل عقدة ويمكن تعريفه في ملف simulation.py .

العقدة

تحتوي فئة العقدة على جميع المعلومات المتعلقة باستهلاك الطاقة ، وعدد الرسائل إرسال ، وإرسال الحمولة النافعة ، وإعادة الإرسال ، و ... العقد بمثابة عقد إنترنت الأشياء الحقيقية ، والانضمام إلى الشبكة ، والانتظار ، والنوم ، والاستيلاء عليها ، والاستلام. يتم تحديد سلوكهم في ملف simulation.py الرئيسي.

بعد تشغيل المحاكاة ، يمكنك استخراج عدم التمييز التالي:

• energy_per_bit . هذا هو مقدار الطاقة المستهلكة لإرسال جزء واحد من البيانات
• transmit_related_energy_per_bit . هذا يحتوي فقط على إنفاق الطاقة في وضع الإرسال.
• transmit_related_energy_per_unique_bit . هذا يحتوي فقط على إنفاق الطاقة في وضع الإرسال ولا يتم احتساب عمليات إعادة الإرسال tx'ed مقابل البتات المنقولة
• total_energy_consumed
• get_simulation_data :

 series = {
            'WaitTimeDC' : self . total_wait_time_because_dc / 1000 ,  # [s] instead of [ms]
            'NoDLReceived' : self . num_no_downlink ,
            'UniquePackets' : self . num_unique_packets_sent ,
            'TotalPackets' : self . packets_sent ,
            'CollidedPackets' : self . num_collided ,
            'RetransmittedPackets' : self . num_retransmission ,
            'TotalBytes' : self . bytes_sent ,
            'TotalEnergy' : self . total_energy_consumed (),
            'TxRxEnergy' : self . transmit_related_energy_consumed (),
            'EnergyValuePackets' : self . energy_value
        }

واجهة الهواء

تكتشف واجهة الهواء التصادمات وتغير كائن Lorapacket بحيث تعرف العقدة والبوابة ما حدث أثناء نقل الرسالة. يستخدم نموذج الانتشار المستخدم ونموذج SNR لتحديد ما إذا كان النقل ناجحًا أم لا.

بوابة

عند البوابة ، يتم فحص SNR المستلم ويتم تمييز الرسائل الموجودة أسفل العتبة المطلوبة على أنها ضعيفة وليست Rx'ed. تعالج البوابة أيضًا رسائل DL إذا طلبت العقدة.

خصائص قابلة للتكوين

• Energy_profile: EnergyProfile ،
• lora_parameters ،
• Sleep_time ،
• Process_time ،
• ADR ،
• موقع،
• payload_size ،
• تأكيد _messages = صحيح

ما يتم تتبعه حاليا

• 'waittimedc': total_wait_time_because_dc
• 'nodlreceived': num_no_downlink ،
• 'Uniquepackets': num_unique_packets_sent ،
• 'TotalPackets': packets_sent ،
• 'collidedpackets': num_collided ،
• 'RetranstedPackets': num_retransmission ،
• 'TotalBytes': bytes_sent ،
• 'TotalEnergy': Total_energy_consumed () ،
• 'txrxenergy': transmit_releated_energy_consumed () ،

erros المشتركة

س: لا يمكن العثور على globaconfig ، المواقع ، ....
ج: تأكد من وضع علامة على إطار المجلدات والمحاكاة كجذر المصدر. ل Pycharm انقر بزر الماوس الأيمن على المجلد> علامة Mark As> مصدر الجذر

س: لا يوجد إخراج في Ipython/Spyder
ج: يتم تشغيل الرمز في Parralel افتراضيًا ولا يتم التعامل مع إخراج STD جيدًا في هذه الحالة. يمكنك تشغيل الكود بشكل متتابع ، ومعرفة التعليقات في المثال/simulation.py فيما يتعلق بوظيفة pool.map في الأسفل.

العمل الأكاديمي باستخدام محاكاة لدينا

استشهد في.

محاكاة تستخدم في:

• و.
• GL Scapin ، G. Alvarez ، N. Quiroga ، F. Collado and Ja Fraire ، "تقييم أداء شبكات Lorawan DTS-IOIOT: أوضاع التشغيل ووضع الخادم ،" 2024 IEEE Congress of Argentina (Argencon) ، San Nicolás de Los Arroyos ، Argentina ، 2024 ، PP. 10.1109/argencon62399.2024.10735884.
• Park ، G. ، Lee ، W. ، & Joe ، I. (2020). تحسين موارد الشبكة من خلال التعلم التعزيز لشبكات المنطقة ذات الطاقة المنخفضة. Eurasip Journal on Wireless Communications and Networking ، 2020 (1) ، 1-20.
• L. Beltramelli ، A. Mahmood ، P. Österberg ، M. Gidlund ، P. Ferrari and E. Sisinni ، "كفاءة الطاقة في التواصل المحفور لوروان مع التزامن خارج النطاق" ، في معاملات IEEE على الأجهزة والقياس ، المجلد. 70 ، ص. 1-11 ، 2021 ، الفن لا. 5501211 ، doi: 10.1109/tim.2021.3051238.
• Thoen B ، Callebaut G ، Leenders G ، Wielandt S. منصة LPWAN القابلة للنشر لتطبيقات إنترنت الأشياء المنخفضة التكلفة والمقيدة للطاقة. أجهزة استشعار. 2019 ؛ 19 (3): 585. https://doi.org/10.3390/S19030585
• T. Fedullo ، A. Morato ، F. Tramarin ، P. Bellagente ، P. Ferrari and E. Sisinni ، "Teaptive Lorawan Transmission Learning التعلم: الحالة الصناعية ،" 2021 IEEE International Workshop on Metrology for Industry 4.0 & IoT (Metroind4.0 & Iot) ، Rebome ، ehi ، enaly ، 2021 ، pp. 10.1109/metroind4.0iot51437.2021.9488498.
• Leenders G ، Callebaut G ، Ottoy G ، Van der Perre L ، De Strycker L. A Protocol Lora Multi-HOP الموفرة للطاقة من خلال أخذ عينات من الديباجة للاستشعار عن بُعد. أجهزة استشعار. 2023 ؛ 23 (11): 4994. https://doi.org/10.3390/S23114994
• Acosta-Garcia ، L. ، Aznar-Poveda ، J. ، Garcia-Sanchez ، AJ ، Garcia-Haro ، J. ، & Fahringer ، T. (2023). سياسة النقل الديناميكية لتعزيز أداء شبكة LORA: نهج التعلم التعزيز العميق. إنترنت الأشياء ، 24 ، 100974.
• G. Leenders ، G. Ottoy ، G. Callebaut ، L. Van der Perre and L. De Strycker ، "بروتوكول Lora متعدد القوانين من خلال أخذ عينات من الديباجة ،" 2023 IEEE Wireless Communications andworking Conference (WCNC) ، Glasgow ، United Kingdom ، 2023 ، PP. 10.1109/WCNC55385.2023.10118770.
• E. Sisinni et al.
• T. Fedullo ، A. Mahmood ، F. Tramarin ، A. Morato ، M. Gidlund and L. Rovati ، "استغلال استراتيجيات السيطرة على الوصول المتوسطة المتوسطة والتعدين للتغلب على قيود الدورة في شبكات الاستشعار المستندة إلى Lora ،" 2023 IEEE International Technology Conference (I2MTC) 01-06 ، doi: 10.1109/i2mtc53148.2023.10176039.
• F. De Rango ، A. Lipari ، D. Stumpo and A. Iera ، "التبديل الديناميكي في لوروان تحت بوابات متعددة وحمل حركة المرور الكثيفة ،" 2021 IEEE Global Communications Conference (Globecom) ، Madrid ، Spain ، 2021 ، pp.
• D. Stumpo ، F. De Rango ، F. Buffone and M. Tropea ، "أداء محاكاة Loraenergysim الممتدة في دعم السيناريوهات متعددة الجيود وإدارة التدخل ،" 2022 IEEE/ACM 26th الدولية في المحاكاة الموزعة وتطبيقات الوقت الحقيقي (DS-RT) ، ALès ، FRANCE ، 2022 ، PP. 10.1109/DS-RT55542.2022.9932063.
• G. Callebaut ، G. Ottoy و LV D. Perre ، "تحسين انتقال العقد إنترنت الأشياء في البيئات الديناميكية" ، المؤتمر الدولي لعام 2020 حول الأنظمة الذكية للطبقة Omni (العملات المعدنية) ، برشلونة ، إسبانيا ، 2020 ، ص. 1-5 ، DOI: 10.1109/COINS49042.2020.9191674.
• Križanović ، v. ؛ Grgić ، K. ؛ Spišić ، J. ؛ žagar ، D. مراقبة بيئية متطورة فعالة للطاقة في الزراعة الدقيقة باستخدام شبكات المستشعر اللاسلكي المستندة إلى LORA. مستشعرات 2023 ، 23 ، 6332.
• تشانغ ، جيايو. "إرشادات التصميم لبروتوكول اتصالات منخفضة الطاقة لأجهزة الطاقة الصفرية." (2023).
• ستامبو ، دانييلي ، فلوريانو دي رانغو ، وفرانشيسكو بوفون. "توسيع محاكاة Loraenergysim لدعم إدارة التداخل في ظل سيناريوهات IoT متعددة الجيوب." (2022).
• T. Fedullo ، A. Morato ، F. Tramarin ، P. Ferrari and E. Sisinni ، "أنظمة القياس الذكية التي تستغل Lorawan التكيفي تحت قيود استهلاك الطاقة: نهج RL ،" 2022 IEEE International Workshop on Metrology for Industry 4.0 & IoT (Metroind4.0 & IOT) ، Trento ، italy ، 2022 ، pp. 10.1109/metroind4.0iot54413.2022.9831487.