Mathematical Modeling of LoRaWAN Networks with Joint Servicing of Acknowledged and Non-Acknowledged Traffic Types

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

LoRaWAN является одной из самых популярных энергоэффективных сетей дальнего радиуса действия. Ключевым требованием в таких сетях является низкое энергопотребление. Для его уменьшения в данной статье разработан алгоритм выбора параметров сети. В алгоритме учитывается, что сенсоры могут передавать данные как с подтверждениями, так и без них. Также в алгоритме принимается во внимание ограничение на рабочий цикл.

Keywords

References

  1. Jovanovic B. Internet of Things Statistics for 2024 — Taking Things Apart (online). DataProt: Cybersecurity Product Reviews, Tips & Latest News. https://dataprot.net/statistics/iot-statistics/. Accessed Aug. 2, 2024.
  2. Centenaro M., Vangelista L., Kohno R. On the Impact of Downlink Feedback on LoRa Performance // Proc. IEEE 28th Annu. Int. Symp. on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (IEEE PIMRC 2017). Montreal, QC, Canada. Oct. 8–13, 2017. P. 1–6.https://doi.org/10.1109/PIMRC.2017.8292315
  3. Casals, L., Mir B., Vidal R., Gomez C. Modeling the Energy Performance of LoRaWAN // Sensors. 2017. V. 17. № 10. Paper No. 2364 (30 pp.). https://doi.org/10.3390/s17102364
  4. Bankov D., Khorov E., Lyakhov A. Mathematical Model of LoRaWAN Channel Access with Capture Effect // Proc. IEEE 28th Annu. Int. Symp. on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (IEEE PIMRC 2017). Montreal, QC, Canada. Oct. 8–13, 2017. P. 1–5. https://doi.org/10.1109/PIMRC.2017.8292748
  5. Федорищева А.А., Левченко П.А., Банков Д.В. Снижение энергопотребления устройств при ограничении на рабочий цикл в сетях NB-Fi // Сб. трудов 47-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН “Информационные технологии и системы” (ИТиС 2023). Огниково, 17–21 сентября 2023. М: ИППИ РАН, 2023. С. 459–474. https://doi.org/10.53921/itas2023_459
  6. Карамышев А.Ю., Порай Е.Д., Хоров Е.М. Оценка емкости системы сверхнадежной связи с низкими задержками с помощью аппроксимаций для многосерверных систем массового обслуживания G/G/s // Пробл. передачи информ. 2024. Т. 60. № 2. C. 36–52. https://doi.org/10.31857/S0555292324020049
  7. Лихтциндер Б.Я., Привалов А.Ю. Обобщение формул для моментов очереди при неординарном пуассоновском потоке для очередей пакетов в системах телекоммуникаций // Пробл. передачи информ. 2023. Т. 59. № 4. С. 32–37. https://doi.org/10.31857/S0555292323040046
  8. Угловский А.Ю., Мельников И.А., Алексеев И.А., Куреев А.А. Оценка низкого уровня ошибок с помощью выборки по значимости с равномерным распределением // Пробл. передачи информ. 2023. Т. 59. № 4. С. 3–12. https://doi.org/10.31857/S0555292323040010
  9. LoRaWAN® Regional Parameters RP002-1.0.4. LoRa Alliance®, Fremont, CA, USA, 2022. Available at https://resources.lora-alliance.org/technical-specifications/rp002-1-0-4-regional-parameters.
  10. Hata M. Empirical Formula for Propagation Loss in Land Mobile Radio Services // IEEE Trans. Veh. Technol. 1980. V. 29. № 3. P. 317–325. https://doi.org/10.1109/T-VT.1980.23859
  11. To T.-H., Duda A. Simulation of LoRa in NS-3: Improving LoRa Performance with CSMA // Proc. 2018 IEEE Int. Conf. on Communications (ICC 2018). Kansas City, MO, USA. May 20–24, 2018. P. 1–7. doi: 10.1109/ICC.2018.8422800
  12. SX1276-7-8-9 Datasheet. LoRa Connect™ 137 MHz to 1020 MHz Long Range Low Power Transceiver. Semtech Corp., 2016. Available at https://www.semtech.com/products/wireless-rf/lora-connect/sx1276#documentation.
  13. Fedorishcheva A.A., Bankov D.V., Lyakhov A.I., Khorov E.M. Reducing Energy Consumption in LoRaWAN Networks with Duty Cycle Limitation // Probl. Inf. Transm. 2025. V. 61. № 1 (to appear).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».