LoRaEnergySim

Loraenergysim

Kerangka kerja terdiri dari tiga komponen utama, yaitu, node, antarmuka udara dan gateway. Node mengirim pesan ke gateway melalui antarmuka udara. Tabrakan dan pesan lemah terdeteksi di komponen antarmuka udara. Paket -paket yang tidak terkontrol dan kuat dikirim ke gateway, setelah itu pesan downlink akan dijadwalkan jika diminta oleh node.

Bagaimana cara mengutip?

@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},
}

Publikasi Lainnya:

 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.

Bagaimana cara menggunakannya?

Sumber kerangka kerja terletak di folder Framework . Folder Simulations berisi beberapa contoh.

Alur kerja umum

Untuk membandingkan settings/configurations yang berbeda, sangat penting bahwa lokasi node sama untuk semua simulasi. Oleh karena itu, file generate_locations.py termasuk dalam contoh.

Alur kerja:

• Tentukan pengaturan Anda untuk lingkungan simulasi, misalnya, mulai faktor penyebaran, durasi simulasi (waktu-nyata), dalam file GlobalConfig
• Hasilkan lokasi Anda lihat di sini. Ini akan menggunakan pengaturan yang ditentukan dalam file GlobalConfig.
• Buat file Simulation.py sebagaimana dirinci di sini.

Hasilkan lokasi simpul

Parameter yang dapat dikonfigurasi:

• Jumlah lokasi, yaitu, jumlah node IoT
• Ukuran sel, sel di sini ada area persegi panjang. Ukuran sel akan menentukan panjang tepi dalam meter
• Jumlah simulasi Monto-Carlo untuk dijalankan. Karena simulasi berisi perilaku acak dan non-determinstic dan set lokasi yang berbeda, rata-rata hasil selama beberapa simulasi akan memiliki makna yang lebih statistik.

Untuk setiap simulasi, serangkaian lokasi acak di dalam area dihasilkan dan disimpan di location_file yang merupakan parameter yang ditentukan dalam file GlobalConfig.py .

Simulasi

Dalam file simulasi, Anda akan menggunakan blok bangunan dalam kerangka kerja untuk mensimulasikan lingkungan tertentu dan memperoleh hasil seperti energi yang dikonsumsi, dan jumlah pesan yang bertabrakan. Lihat Bagian Framework (di bawah) untuk parameter dan output yang dapat dikonfigurasi. Silakan lihat komentar dalam Example>simulation.py tentang cara menulis file simulasi. Dalam simulation.py Anda memuat lokasi, tentukan objek untuk menahan hasil dan tentukan apa yang ingin Anda simulasikan. Dalam SimulationProcess , simulasi itu sendiri dijalankan. Gateway dibuat, node dihasilkan dengan parameter LORA dan profil energi mereka. Setelah simulasi dijalankan. Setelah menyelesaikan satu simulasi, hasilnya diekstraksi dari objek dan dikembalikan, untuk digunakan dalam file simulation.py .

Proyek ini sekarang dapat dijalankan dengan First Running generate_locations.py dan kemudian simulation.py .

Kerangka

Harap baca dulu makalah ini untuk memiliki pemahaman yang lebih rinci tentang kerangka kerja sehubungan dengan operasi dan keterbatasan Lorawan.

Model propagasi

Model propagasi menentukan bagaimana pesan dipengaruhi oleh lingkungan. Ini memprediksi kehilangan jalur, yaitu, berapa banyak sinyal yang dilemahkan antara pemancar dan penerima, untuk lingkungan tertentu. PropagationModel.py berisi (saat ini) dua implementasi:

• Model Log Shadow atau Model Kehilangan Jalur Log-Distance, di mana parameter default didasarkan pada Rep. ITU-R P.2346-0 dan J. Petajajarvi, K. Mikhaylov, A. Roivainen, T. Hanninen dan M. Petissalo, "pada liputan LPWANS 2015: Range Evaluation dan Channely-nya untuk LPWANS: Range Evaluation dan Channels Forsonication untuk LPWANS: Range Evaluatation dan Channely Telopissalo," LPWANS: Range Evaluation, "LPWANS: LPWANS: Range Evaluatation untuk evaluasi rentang evaluasi dan saluran. (ITST), 2015, hlm. 55-59, doi: 10.1109/itst.2015.7377400.
• Cost231, termasuk detail lebih lanjut tentang lingkungan, misalnya, ketinggian bangunan

Model SNR

Model ini mengubah kekuatan sinyal yang diterima (RSS) menjadi rasio sinyal-ke-noise (SNR) dengan metode rss_to_snr . Pada saat ini kebisingan hanya dipengaruhi oleh kebisingan termal. Ini menghasilkan (db):

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

Parameter Lora

Semua parameter khusus untuk protokol LORA (Lorawan) dan konsumsi energi yang diukur terkait dengan parameter ini disertakan di sini.

Lorapacket

Lorapackets dikirim melalui antarmuka udara dari node ke gateway. LoRaPacket berisi kelas pesan uplink dan downlink, termasuk metadata yang relevan dan informasi tentang keadaan pesan, misalnya, diterima, bertabrakan, ...

Profil energi

Kelas Profil Energi berisi tidur, pemrosesan, mentransmisikan, dan menerima daya node. Ini bisa berbeda untuk setiap node dan dapat didefinisikan dalam file simulation.py .

Node

Kelas node berisi semua informasi mengenai konsumsi daya, jumlah pesan yang dikirim, kirim muatan, transmisi ulang, ... node bertindak sebagai node IoT asli, bergabung dengan jaringan, menunggu, tidur, transmisi dan menerima. Perilaku mereka ditentukan dalam file simulation.py utama.

Setelah menjalankan simulasi, Anda dapat mengekstrak pertamburan berikut:

• energy_per_bit . Ini adalah jumlah energi yang dikonsumsi untuk mengirim satu bit data
• transmit_related_energy_per_bit . Ini hanya berisi pengeluaran energi dalam mode transmisi.
• transmit_related_energy_per_unique_bit . Ini hanya berisi pengeluaran energi dalam mode transmisi dan transmisi tx'ed tidak dihitung terhadap bit yang ditransmisikan
• 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
        }

Antarmuka udara

Antarmuka udara mendeteksi tabrakan dan mengubah objek LorAPacket sehingga simpul dan gateway tahu apa yang terjadi selama transmisi pesan. Ini menggunakan model propagasi yang digunakan dan model SNR untuk menentukan apakah transfer berhasil atau tidak.

Gerbang

Di gateway, SNR yang diterima diperiksa dan pesan di bawah ambang yang diperlukan ditandai sebagai lemah dan tidak rx'ed. Gateway juga menangani pesan DL jika diminta oleh node.

Properti yang dapat dikonfigurasi

• Energy_profile: EnergyProfile,
• lora_parameters,
• sleep_time,
• Proses_Time,
• ADR,
• lokasi,
• payload_size,
• dikonfirmasi_messages = true

Apa yang saat ini dilacak

• 'WaitTimedc': Total_Wait_Time_Because_dc
• 'Nodlreceived': num_no_downlink,
• 'Uniquepackets': num_unique_packets_sent,
• 'TotalPackets': packets_sent,
• 'CollidedPackets': num_collided,
• 'RetransmittedPackets': num_retransmission,
• 'TotalBytes': bytes_sent,
• 'TotalEnergy': Total_energy_consumed (),
• 'TxrxEnergy': transmit_related_energy_consumed (),

Erros umum

T: Tidak dapat menemukan Globaconfig, lokasi, ....
A: Pastikan kerangka kerja dan simulasi folder ditandai sebagai root sumber. Untuk pycharm klik kanan pada folder> Mark Directory As> Source Root

T: Tidak ada output di Ipython/Spyder
A: Kode dijalankan di Parralel secara default dan output STD tidak ditangani dengan baik dalam kasus itu. Anda dapat menjalankan kode secara berurutan, lihat komentar di contoh/simulasi.py mengenai fungsi pool.map di bagian bawah.

Pekerjaan Akademik Menggunakan Simulator Kami

Dikutip di.

Simulator digunakan dalam:

• F. de Rango, D. Stumpo dan A. IERA, "Penugasan Saluran Pengharaman Wilayah Gangguan untuk Jaringan Lora yang Dapat Diukur," 2024 Konferensi Internasional ke-20 tentang Komputasi Nirkabel dan Seluler, Jaringan dan Komunikasi (WIMOB), Paris, Prancis, 2024, hlm. 19-24.
• GL Scapin, G. Alvarez, N. Quiroga, F. Collado dan Ja Faire, "Penilaian Kinerja Jaringan Lorawan DTS-IOT: Mode Operasi dan Penempatan Server," 2024 IEEE Kongres Biennial Argentina (Argencon), San Nicolás de Los Arroyos, Argentina, 2024, 2024, PP.: San Nicolás de Los Arroyos, 2024, 2024, 2024, 2024, 2024, PP. 10.1109/argencon62399.2024.10735884.
• Park, G., Lee, W., & Joe, I. (2020). Optimalisasi Sumber Daya Jaringan dengan Pembelajaran Penguatan untuk Jaringan Area Lebar Daya Rendah. Eurasip Journal on Wireless Communications and Networking, 2020 (1), 1-20.
• L. Beltramelli, A. Mahmood, P. Österberg, M. Gidlund, P. Ferrari dan E. Sisinni, "Efisiensi Energi Komunikasi Lorawan berlubang dengan sinkronisasi out-of-band," dalam Transaksi IEEE pada Instrumentasi dan Pengukuran, vol. 70, hlm. 1-11, 2021, Art no. 5501211, doi: 10.1109/tim.2021.3051238.
• Thoen B, Callebaut G, Leenders G, Wielandt S. Platform LPWAN yang dapat digunakan untuk aplikasi IoT berbiaya rendah dan dibatasi energi. Sensor. 2019; 19 (3): 585. https://doi.org/10.3390/s19030585
• T. Fedullo, A. Morato, F. Tramarin, P. Bellagente, P. Ferrari dan E. Sisinni, "Transmisi Lorawan Adaptif Mengeksploitasi Pembelajaran Penguatan: Kasus Industri," 2021 IEEE International Workshop tentang Metrologi untuk Industri 4.0 & IoT (Metroind4.0 & IoT), Rome, Italy, Italy, Italy, 2021, Metroind4.0 & IoT), Rome, Italy, Italy, Italy, Italy, Italy. 10.1109/metroind4.0iot51437.2021.9488498.
• Leenders G, Callebaut G, Ottoy G, van der Perre L, De Strycker L. Sebuah protokol multi-hop Lora yang hemat energi melalui pengambilan sampel preamble untuk penginderaan jauh. Sensor. 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). Kebijakan Transmisi Dinamis untuk Meningkatkan Kinerja Jaringan Lora: Pendekatan Pembelajaran Penguatan yang mendalam. Internet of Things, 24, 100974.
• G. Leenders, G. Ottoy, G. Callebaut, L. van der Perre dan L. de Strycker, "Sebuah protokol multi-hop Lora yang hemat energi melalui pembukaan sampel," 2023 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Glasgow, United Kingpom, 2023, 2023, 2023, 2023, 2023. 10.1109/WCNC55385.2023.10118770.
• E. Sisinni et al., "Strategi Adaptif Lorawan Baru untuk Aplikasi Pengukuran Cerdas," 2020 IEEE International Workshop tentang Metrologi untuk Industri 4.0 & IoT, Roma, Italia, 2020, hlm. 690-695, doi: 10.1109/metroind4.0iot48571.2020.913.913.1109..0iot48571.2020.2020.913.913.926.
• T. Fedullo, A. Mahmood, F. Tramarin, A. Morato, M. Gidlund dan L. Rovati, "Mengeksploitasi Kontrol Akses Medium Hibrida dan Strategi Relaying untuk mengatasi keterbatasan siklus tugas dalam jaringan sensor LORA," 2023 Konferensi Instrumentasi Internasional dan Konferensi Teknologi Pengukuran. 01-06, doi: 10.1109/i2mtc53148.2023.10176039.
• F. de Rango, A. Lipari, D. Stumpo dan A. IERA, "Peralihan Dinamis di Lorawan di bawah beberapa gateway dan beban lalu lintas yang padat," 2021 Konferensi Komunikasi Global IEEE (Globecom), Madrid, Spanyol, 2021, hlm. 1-6, doi: 10.1109/globecom46510.2021.9.
• D. Stumpo, F. de Rango, F. Buffone dan M. Tropea, "Kinerja Simulator Loraenergysim yang Diperpanjang dalam Mendukung Skenario Multi-Gateway dan Manajemen Gangguan," 2022 IEEE/ACM Simposium Internasional ke-26, 2022 PP. 10.1109/DS-RT55542.2022.9932063.
• G. Callebaut, G. Ottoy dan LV d. Perre, "Mengoptimalkan Transmisi Node IoT di Lingkungan Dinamis," Konferensi Internasional 2020 tentang Omni-Layer Intelligent Systems (koin), Barcelona, ​​Spanyol, 2020, hlm. 1-5, doi: 10.1109/koin49042.2020.9191674.
• Križanović, V.; Grgić, K.; Spišić, J.; Žagar, D. Pemantauan lingkungan yang hemat energi dalam pertanian presisi menggunakan jaringan sensor nirkabel berbasis LORA. Sensor 2023, 23, 6332.
• Zhang, Jiayae. "Pedoman Desain Protokol Komunikasi Daya Rendah untuk Perangkat Energi Nol." (2023).
• Stumpo, Daniele, Floriano de Rango, dan Francesco Buffone. "Memperluas Loraenergysim Simulator untuk mendukung manajemen interferensi di bawah skenario Multi-Gateway IoT." (2022).
• T. Fedullo, A. Morato, F. Tramarin, P. Ferrari dan E. Sisinni, "Sistem Pengukuran Cerdas Mengeksploitasi Lorawan Adaptif Di Bawah Kendala Konsumsi Daya: Pendekatan RL," 2022 IEEE International Workshop tentang Metrologi untuk Industri 4.0 & IoT (Metroind4.0 & IoT), Trento, TRENTO, ITALY, ITYY, Metroind. 10.1109/metroind4.0iot54413.2022.9831487.