Spread Factor Optimization using Fuzzy for Planning IoT Networks Yuri S. Barbosa Iury S. Batalha Andreia V. R. Lopes LCT-UFPA LCT-UFPA LCT-UFPA Belém, Pará, Brasil Belém, Pará, Brasil Belém, Pará, Brasil yuri2569@gmail.com iurybatalha@gmail.com andreia.lopes@itec.ufpa.br Fabrı́cio J. B. Barros Jasmine P. L. Araújo LCT-UFPA LCT-UFPA Belém, Pará, Brasil Belém, Pará, Brasil fjbbrito@gmail.com jasmine.araujo2018@gmail.com 1 Introdução Resumo Internet of Things (IoT) é um conceito de rede que permite a vários dispositivos, que antes exerciam ape- IoT networks play an important role in the nas funções únicas, conectar-se uns aos outros. Estes fifth generation of mobile networks, as IoT dispositivos são equipados com tecnologias que os per- networks have applications in several areas, mite produzir dados sobres as condições internas do with the objective of sensing and helping in sistema, assim como interagir com o ambiente que os decision making for several systems that exist envolve [Set17]. today. Among these applications, we can Muitas pesquisas são realizadas para IoT, o que le- highlight smart city, smart farms, smart cam- vou ao seu aprimoramento e desenvolvimento, prome- pus and applications in health and industry. tendo que a partir do uso de tecnologias integradas The technologies belonging to the IoT, LoRa e de processamento massivo de dados, soluções mais is one of the most used due to its wide range eficazes para diversos objetivos como: casas inteligen- and high number of sensors in the network. tes (Smart home), campus inteligente (Smart campus), This work uses this technology in order to agricultura inteligente (Smart farming), cidades inte- optimize the physical layer parameter, spread ligentes (Smart Cities) entre outros [Lop19]. factor (SF), in order to adapt the LoRa chan- A comunicação é o ponto chave que possibilitar nel to variations in the environment, mobile agregar todos os dispositivos em uma rede IoT. Co- nodes, and to plan links between the LoRa municação Sem Fio (CSF) fornece os benefı́cios de node and gateway. Through the conditions mobilidade, sem cabo e facilita adicionar mais dispo- for receiving the packages, the SF variation sitivos à rede e facilmente o fornecimento a qualquer increases the probability of receiving the pac- objeto a capacidade de se conectar à internet [Kha20]. kages. To determine the best SF based on RSSF se apresenta como uma parte fundamental da the channel conditions, we propose a fuzzy lo- IoT, pois serve ao propósito de habilitar a interco- gic initially with input parameters: RSSI and nexão e integração dos dispositivos do mundo fı́sico SNR, with the possible SF values output in com o ciberespaço. RSSF consiste em sensores sem the range 7 to 12. fio de baixa potência que são válidos como infraestru- tura para uma implantação prevendo longos perı́odos Copyright © by the paper’s authors. Use permitted under Cre- de tempo. No entanto, RSSF está associada a muitos ative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). desafios herdados devido às restrições dos nós onde os In: Proceedings of the IV School of Systems and Networks (SSN sensores estão associados, como capacidade de ener- 2020), Vitória, Brazil, December 14-15, 2020. Published at gia, capacidade computacional e largura de banda de http://ceur-ws.org. comunicação [Kob20], [Mod20]. 1 Diferentes cenários requerem diferentes modelos de quadro é transmitido com um fator de espalhamento implantação com diferentes parâmetros de uma rede. especı́fico (SF), definido como SF = log2(Rc/Rs), Por exemplo: transporte inteligente exige uma im- onde Rs é a taxa de sı́mbolo e Rc é a taxa de chip. plantação de rede que seja capaz de lidar com a mo- Consequentemente, há uma compensação entre SF e bilidade, cidades inteligentes exigirão implantação de o alcance de comunicação. Quanto maior o SF mais rede que capaz de lidar com comunicações de longo al- lenta é a transmissão e maior será o alcance da comu- cance e assim por diante. Hoje em dia, existem várias nicação. O número de chips por sı́mbolo é calculado tecnologias de CSF desenvolvidas para cada perspec- como 2 elevado ao SF. Cada aumento no SF reduz tiva, variando de curto alcance (ZigBee, 6LowPAN) a pela metade a taxa de transmissão e, portanto, dobra médio e longo alcance (LoRa, Sigfox, UNB, LTE-M, a duração da transmissão, consequentemente aumen- etc.) [Mek19]. tando o consumo de energia. Os códigos usados nos Redes de longa distância e baixa potência diferentes SFs são semi-ortogonais. Isso significa que (LPWANs) irão melhorar as aplicações IoT existentes vários quadros podem ser trocados na rede ao mesmo devido ao baixo consumo de energia e à comunicação tempo, desde que cada um seja enviado com um dos de longo alcance associada. LPWANs operam em ban- seis diferentes SFs de SF = 7 a SF = 12 [Ade17]. das sem fio licenciadas e não licenciadas. As principais caracterı́sticas dos LPWANs que devem orientar o de- A camada fı́sica LoRa usa modulação de espectro sign para redes IoT são: baixo consumo de energia, de propagação de chirp (CSS), uma técnica de espec- fácil implantação de infraestrutura de rede em todo o tro de propagação em que o sinal é modulado por pul- paı́s, segurança e cobertura estendida [Khu17]. sos de chirp (pulsos sinusoidais de frequência variável), melhorando assim a resiliência e a robustez contra in- terferência, efeito Doppler e multipercusso. Os pa- 2 LoRa e LoRaWAN cotes contêm um preâmbulo (com 8 sı́mbolos), um LoRa (Long Range) é a camada fı́sica usada em Lo- cabeçalho, a carga útil e um campo de verificação de RaWAN. Apresenta operação de baixa potência, baixa redundância cı́clica (CRC) com configurações que for- taxa de dados e longo alcance de comunicação. As re- necem uma taxa de codificação de 4/5 a 4/8. Os valo- des LoRaWAN são organizadas em uma topologia es- res tı́picos de BW são 125, 250 e 500 kHz na banda HF trela, no qual os nós transmitem dos dispositivos finais ISM 868 e 915 MHz. A taxa de dados teóricos varia para os gateways conectados à rede central. Disposi- de acordo com o SF e o BW, entre 18 b/s (BW = 7,8 tivos finais enviam dados para gateways em um único kHz e SF = 12) a 37 kb / s (BW = 500 kHz e SF = salto sem fio, e os gateways são conectados ao servi- 7) [Man20]. dor por meio de uma rede não LoRaWAN (IP, LTE É esperado que as redes LoRa suportem um grande ou Ethernet). A comunicação é bidirecional, embora número de dispositivos trocando dados na camada a comunicação de uplink dos dispositivos finais para fı́sica. Logo o gerenciamento dos parâmetros de trans- o servidor da rede seja priorizada devido a certas li- missão da camada fı́sica desempenha um papel impor- mitações [Sorn20]. tante na determinação da capacidade e escalabilidade LoRaWAN define três tipos de dispositivos classes das redes LoRa. Para tal, a especificação LoRaWAN A, B e C com diferentes capacidades. Os dispositivos descreve um mecanismo Adaptive Data Rate (ADR) da Classe A usam acesso ALOHA puro para o uplink. que é um mecanismo para otimizar taxas de dados, Depois de enviar um quadro, um dispositivo de Classe tempo no ar e consumo de energia na rede. É recomen- A escuta uma resposta durante duas janelas de re- dado que o ADR seja ativado somente quando o dis- cepção de downlink. A transmissão de downlink só positivo final tiver condições suficientemente estáveis. será permitida após uma transmissão de uplink bem- Significando que o recomendado é ativar ADR para sucedida. Portanto, o tráfego de downlink não pode dispositivos estáticos [Man20]. Se o dispositivo final ser transmitido até que uma transmissão de uplink puder determinar que as condições são instáveis o ADR bem-sucedida seja decodificada pelo gateway [Sor20]. deve ser desativado. Os dispositivos de Classe B são projetados para aplica- tivos com necessidades adicionais de tráfego de down- No entanto, também é esperado que mesmo em uma link. Finalmente, os Classe C estão sempre ouvindo rede instável também exista confiabilidade no fluxo de o canal, exceto quando estão transmitindo geralmente dados, então a implementação de um agente que exerça são usados como gateways. uma ação semelhante ao do ADR, de maneira inteli- A comunicação entre os dispositivos finais e os ga- gente. Como por exemplo: o controle fuzzy, que pode teways começa com um procedimento de junção que alterar os parâmetros de transmissão dinamicamente pode ocorrer em vários canais de frequência por im- a partir de leituras padrões de RSSI, SNR e CRC para plementação de salto de canal pseudoaleatório. Cada então definir o SF e/ou BW [Ade17]. 2 3 Metodologia temática e rigorosa. Logo para uma rede não estável com incertezas relacionadas ao recebimento dos dados, Esta seção apresenta a metodologia empregada neste mostrasse como um forte candidato a oferecer uma trabalho. São abordados as campanhas de medições maior confiabilidade para rede [Sim99]. onde dados foram coletados e utilizados para deter- minar os parâmetros do controle Fuzzy, dos quais os De maneira simplificada um controle fuzzy pode ser valores mais relevantes para este estudos são os dados dividido emquatro passos, onde as entradas são lidas de RSSI e SNR, possibilitando desenvolver a proposta e transformadas em entradas fuzzy (1 - Fuzzyficação), de lógica difusa para determinar o SF ótimo de acordo em seguida são aplicadas a um equação caracterı́stica com as condições do canal LoRa. fuzzy (2 - Inferência fuzzy ), contendo uma lista de re- gras (3 - Base de Regras) para então por fim gerar uma 3.1 Cenário e medições saı́da que pode ser lida por um sistema qualquer (4 - Defuzzificação) [Sim99]. Controles fuzzy, tem como As campanhas de medições foram realizadas nas de- principal vantagem em relação a outros algoritmos a pendências da Universidade Federal do Pará (UFPA), não necessidade de treinamento, gerando respostas que onde foram estudados os valores de RSSI e SNR em satisfazem o sistemas em tempo real [Sim99]. diversos pontos a longo da rua igarapé tucunduba, po- Através de campanhas de medições e manuais dos sicionando o transmissor no topo do espaço de ensino circuitos integrado usados é possı́vel identificar valo- Mirante do Rio a 30 metros de altura e o receptor a res de referencia do RSSI e SNR associados ao local 3,3 metros acima. A antena receptora foi posicionada de implementação da rede LoRa, também e possı́vel em uma haste instalada há um carro, percorrendo o encontrar os valores máximos e mı́nimos teóricos, pos- trajeto a uma velocidade constante de 20 Km/h pos- sibilitando associar esses valores para definir os graus sibilitando gerar as instabilidades de uma rede móvel, de pertinência de cada variável e inferir uma faixa de então os dados eram capturados a cada segundo e as- operação do controle fuzzy. A Tab. 1 mostra a sensibi- sociados a uma latitude e longitude. Vale ressaltar que lidade máxima teórica de RSSI e SNR, também mostra a escolha de posicionamento do Tx e dos Rxs é devido os valores de sensibilidade referentes as medições feitas ao interesse nos dados dos dispositivos em movimento. com a famı́lia de chips SX12XX [Man20]. A Fig. 1 apresenta o transmissor em vermelho e o receptor em azul. Tabela 1: Dados famı́lia de chips SX12XX BW RSSI SNR SF (kHz) (dBm) (dB) 125 7 -123 -7,5 Teórico 125 12 -147 -20 125 7 -126 -6 Medido 125 12 -140 -20 Usando os dados da Tab. 1 com os extraidos da campanha podemos inferir os valores da nossa faixa Figura 1: Disposição das Antenas Transmissora An- de avaliação, como pode ser visto na Fig. 2, onde tena Receptora é possı́vel encontrar as duas entradas fuzzy com seus valores associados. As medições foram realizadas com a frequência de 915Mhz, CRC de 4/5, BW de 125Khz, SF 7 e 12. Por necessidade do estudo, onde visamos enviar a máxima quantidade de informação possı́vel pelo canal o me- nor CRC foi escolhido, e para resultados iniciais foi usado apenas a BW de 125Khz. O equipamento de transmissão e recepção utilizado foi a plataforma de desenvolvimento Dragino UNO, baseado no transcep- tor SX1276 configurado com a potência de transmissão de 20dBm. As antenas utilizadas (Tx e Rx) foram do tipo helicoidal, com 3 dBi de ganho. 3.2 Controle fuzzy A lógica fuzzy trabalha, com incertezas e verdades parciais dos fenômenos naturais, de uma maneira sis- Figura 2: Entradas do controle fuzzy 3 A Fig. 2 exemplifica os possı́veis valores das entra- City: Uma abordagem teórica. III Con- das do controle fuzzy , onde a entrada RSSI e SNR gresso de Tecnologia e Desenvolvimento na possuem três funções de associação no formato trian- Amazônia - CTDA, Santarém, Pará. 2019. gular. Este tipo de função de associação é a mais co- [Kha20] Z. Khan, J. J. Lehtomaki, S. I. Iellamo, mum e usado quando existe um valor único que possui R. Vuohtoniemi, E. Hossain, and Z. Han, o maior grau de pertinência entre todos os outros. Os “IoT Connectivity in Radar Bands: A Sha- valores de entradas fuzzy da Fig. 2 resultara em uma red Access Model Based on Spectrum Mea- saı́da fuzzy. A Fig. 3 mostra um exemplo possı́vel de surements,” IEEE Commun. Mag., vol. 55, saı́da, baseado nos SFs mais extremos incluindo um no. 2, pp. 88–96, 2020. SF médio. [Kob20] H. I. Kobo, A. M. Abu-Mahfouz, and G. P. Hancke, “A Survey on Software-Defined Wi- reless Sensor Networks: Challenges and De- sign Requirements,” IEEE Access, vol. 5, no. 1, pp. 1872–1899, 2020. [Mod20] K. M. Modieginyane, B. B. Letswamotse, R. Malekian, and A. M. AbuMahfouz, “Soft- Figura 3: saı́da do controle fuzzy ware Defined Wireless Sensor Networks Ap- plication Opportunities for Efficient Network Como pode ser observado na Fig 3, o controle fuzzy Management: A Survey,” Comput. Electr. terá três saı́das que satisfarão as necessidades do am- Eng., 2020. biente estudado e otimizarão os links de transferência de dados. [Mek19] K. Mekki, E. Bajic, F. Chaxel and F. Meyer, ”A comparative study of 4 Resultados Esperados LPWAN technologies for large-scale IoT de- ployment, ICT Express, Volume 5, Is- Com a aplicação do controle Fuzzy é esperado que o sue 1, 2019, Pages 1-7, ISSN 2405-9595, mesmo determine o melhor SF para as condições do ca- https://doi.org/10.1016/j.icte.2017.12.005. nal atual, mesmo quando exposta a situações de ins- tabilidade. A natureza móvel do receptor dentro do [Khu17] O. Khutsoane, B. Isong and A. M. Abu- cenário é um bom exemplo de rede que se beneficia Mahfouz, ”IoT devices and applicati- de uma optimização de SF, devido a elevada variabi- ons based on LoRa/LoRaWAN,” IECON lidade no canal por decorrência da mudança do am- 2017 - 43rd Annual Conference of the biente e movimentação do nó, diferente das condições IEEE Industrial Electronics , Beijing, China, de canal de um enlace. Atribuir o valor de SF dina- 2017, pp. 6107-6112, doi: 10.1109/IE- micamente de maneira ótima aumenta a probabilidade CON.2017.8217061. de recebimento do pacote LoRa e otimizar o consumo [Sorn20] N. Sornin et al., “LoRa Specification energético, através das variações de RSSI, SNR e a 1.0,” LoRa Alliance Std Spec., Jan. 2015; confirmação de pacotes. www.lora-alliance.org, acessado, 2020 Acknowledgment [Sor20] N. Sornin et al., “LoRa Specification 1.0,” LoRa Alliance Std Spec.,2020; www.lora- Os autores agradecem a Universidade Federal do Pará alliance.org, acessado em 2020 (UFPA), ao PPGEE / UFPA, ao LCT / UFPA e a CAPES pelo suporte e apoio concedido ao desenvolvi- [Ade17] F. Adelantado, X. Vilajosana, P. Tuset- mento desta pesquisa. Peiro, et.all “Understanding the Limits of LoRaWAN.”, IEEE Communications Maga- Referências zine, vol. 55, no. 9, pp. 34-40, Sept. 2017, doi: 10.1109/MCOM.2017.1600613. [Set17] P. Sethi, S. R. Sarangi, S. R. “Internet of Things: Architectures, Protocols, and Ap- [Man20] Manual do chips famı́lia SX12XX plications”. Hindawi Publishing Corpora- https://www.mouser.com/datasheet/2/761/sx1276- tion,pages 1-25, 2017. 1278113.pdf. Acessado em 2020 [Sim99] M. Simões, I. Shaw, “Controle e Modelagem [Lop19] A. V. R. Lopes, I. S. Batalha, B. L. S. Castro, Fuzzy. 2º ed. São Paulo: Blucher, 1999. A. B. Costa and F. J. B. Barros, IoT e Smart 4