Uncategorized

Дизайн на LoRaWAN мрежа за интензивни IoT приложения

image_pdfimage_print

Гъвкавостта и скалируемостта на всеки IoT протокол за свързване, независимо дали е лицензиран като Cellular IoT (NB-IoT или Cat-M1) или нелицензиран като LoRaWAN, е наистина един от ключовите параметри за превръщане на мечтата за милиарди свързани устройства в реалност през следващото десетилетие.

В последните години [1 – 4] има много работа от академичните среди със симулации за възможностите за мащабиране на LoRaWAN технологията.

По-долу сa описани изводи и резултати, относно това как да се разгърне една LoRaWAN мрежа с възможности за лесна скалируемост, със собствени знания от предизвикателствата и опита от изграждането на подобни мрежи за търговски цели с Orange, KPN, Swisscom, Proximus, Softbank, NTT и много други големи оператори.

 

I. Архитектура на LoRaWAN

Разгръщането на LoRaWAN се основава на топологията “звезда”, която е най-проста, запазва живота на батерията на крайното устройство и позволява макроразнообразието, така че всяко предадено съобщение от крайно устройство да може да се приема от множество базови станции (гейтуеи).  LoRaWAN е асинхронен протокол и съобщение, предназначено от мрежата към крайно устройство, може да бъде изпратено от всеки гейтуей. Необходимо е обаче наличието на определена логика и интелигентност в мрежовия сървър и използване на адаптиране на скоростта на предаване (ADR), което е ключ към скалируемостта на мрежата.

 

II. Класове устройства в LoRaWAN мрежата

 

Крайните устройства обслужват различни приложения и имат различни изисквания. За да се оптимизира разнообразието от профили за крайни приложения, LoRaWAN ™ използва различни класове устройства. Класовете на устройството компенсират латентността на връзката от мрежата към устройствата с живота на батерията. При приложение от тип „управление“ или „изпълнителен механизъм“, латентността на комуникацията към устройствата е важен фактор. Всички устройства LoRa трябва да поддържат работа от клас А, която е най-ефективна по отношение на консумацията на енергия.

Топологията “звезда” на мрежите с ниска консумация и голямо разстояние заедно с асинхронния радио протокол за данни позволява удължаването животът на батерията и намаление на себестойността на устрсойствота, запазвайки съевременно комункацията на големи разстояния

 

III. Модел за разполагане на LoRaWAN

LoRaWAN обикновено се използва в нелицензиран спектър, който позволява на всеки оператор или желаещ да разгръща IoT / LPWAN мрежа, базирана на LoRaWAN. Това позволява три модела на внедряване:

  • Операторска мрежа: В този традиционен модел операторът прави инвестиции, за да внедри мрежа в цялата страна и да продава услуги за свързване на своите клиенти.
  • Частна мрежа: В този модел корпоративните клиенти създават собствена частна мрежа, тъй като LoRaWAN работи в нелицензиран спектър, а базовите станции са достатъчно евтини и лесни за инсталиране.
  • Хибриден модел: Това е най-интересният модел, който LoRaWAN позволява благодарение на отворената си архитектура и който не е възможен или по-скоро труден в други конкурентни LPWA технологии или в Cellular IoT технологиите (поради лицензиран спектър).

Съществуват инициативи като CBRS [5] в рамките на 3GPP, но те все още са в процес на разработка и далеч от зрялост за широкомащабно разгръщане на интернет на нещата. Смята се, че 3GPP ще развие CBRS технологията за обслужването на частния пазар на интернет на Enterprise IoT, който понастоящем е готов за използване на нелицензирани LoRaWAN.

В хибридния модел за внедряване на LoRaWAN операторът осигурява леко външно покритие на цялата страна, но различни заинтересовани страни, като например частни предприятия или физически лица, способстват за допълнително уплътняване на мрежата въз основа на техните нужди в помещенията им. Този модел позволява частно / публично партньорство при споделяне на разходите и приходите от мрежата и уплътняване на мрежата там, където приложенията и устройствата са най-активни. Моделът е създаден поради факта, че множество станции (гейтуеи) могат да получават изпратени LoRaWAN съобщения от едни и същи устройства, а мрежовият сървър премахва дублирането. В случаите, когато различни оператори / предприятия управляват мрежата, LoRa Alliance вече е одобрила роуминг архитектура, която позволява споделяне на мрежи между операторите. Този модел значително намалява инвестициите на операторите и предлага пробивен бизнес модел, за изграждане на капацитет на интернет на нещата там, където е най-вече необходим. По-нанатък в статията ще бъде показано как капацитетът на LoRaWAN намалява драстично с уплътняването на разположението на базовите станции.

LoRaWan позволява стартирането на Публично-Частни мрежи които позволяват нов бизнес модел на споделяне на приходите и разходите и уплътняване на мрежата основано на нуждите Интернет на Нещата.

IV. Симулационни изследвания

За целите на това изследване се използва симулационен софтуер LoRaSim [1] с различни модификации, като фокусът беше на предаване на данни от устройствата към мрежата (посока на връзката – “нагоре”).

Използват се регионалните ограничения на ЕС с 1% цикъл на действие. Съществуват обаче региони като Япония, където е задължително използването на „Listen-Before-Talk“ (LBT). Въпреки това, разполагането на в ЕС се основава най-вече на цикълът на действия.

 

V. Конфликтите в LoRaWAN мрежа

Различните кодове на разширение (Spreading Factors) проявяват силни квази-ортогонални характеристики, когато пакети с различни кодове на разширение се сблъскват помежду си. В повечето случаи – до 6 пакета с различни кодове на разширение ще могат да се декодират по едно и също време на една и съща честота. Това е едно от важните свойства на LoRaWAN, което позволява да се поддържа капацитет над стандартните Алоха базирани реализации.

В случай на проблем от типа “близък-далечен”, както при всяка честотна модулация, „ефектът на улавяне“ позволява поне един от пакетите да бъде възстановен, стига да има достатъчно SINR на по-силния пакет. ADR функцията обаче се опитва да сведе до минимум „ефекта на улавяне“ чрез прилагане на контрол на мощността на предаване.

В матрицата по-долу, всеки елемент Ti,j показва минималното ниво на SINRi,j, необходимо за декодиране на пакет данни със код на разширение SFi, интерфериращ с пакет данни код на SFj.

Матрицата съответства на кодове на разпространение SF {SF7, SF8, SF9, SF10, SF11, SF12}.

 

Тази матрица дава относителния SINR, който е необходим, за да може да декодира пакет (от ред на матрицата, където SF е от 7 до 12) в присъствието на друг пакет (от колона на матрицата, където SF е от 7 до 12).

Когато се получават два пакета със същия SF, SINR трябва да бъде 6 dB по-висок, за да може да бъде декодиран. Когато SF не е една и съща, двата пакета могат да бъдат декодирани веднага, щом e изпълнено условието за стойността на отхвърляне на пакет от съседен канал (например SF8 пакетът трябва да бъде най-много с 22 dB по-висок от пакета SF12).

Освен това, ако има множество пакети, които интерферират, калкулира се сумарната енергията на всички пакети за изчисляване на SNR.

Колизия (конфликт) се получава само, ако повече от един пакет е приет на една и съща честота по едно и също време. „Едно и същото време“ трябва да бъде точно определено: от радио измерванията се приема, че има колизия, ако преамбюлът на пакета се припокрива с другия пакет с повече от 3 символа.

 

VI. Резултати от симулацията

     A. Единично разполагане на клетки

В този раздел описваме резултатите от разгръщането на единични клетки с различни стойности на кодовете на рзпространение на границите на клетките, вариращи от SF7, SF8, SF9, SF10, SF11, до SF12. LoRaWAN архитектурата позволява съобщенията от крайните устройства да се приемат от отделна изолирана станция (гейтуей).

Максималният брой устройства на клетка се изчислява, както следва:

Тук трябва да се отбележи, че ние не приемаме средната стойност на пакетни грешки (PER) от цялата клетка и сравняваме с PERtarget, а по-скоро сравняваме средната PER за всяка SF група. Това гарантира, че всички устройства в една клетка, имат своя PER под стойностите на PERtget.

Сравнението на резултатите по-долу е за два сценария.

В първия сценарий се определя SF за SFtarget без да се използва ADR, а при втория сценарий се адаптира преносния код на разпространение SF с идеална адаптивна скорост на предаване (ADR). Капацитетът на клетката се планира по отношение на броя съобщения / ден / km2, тъй като различните IoT устройства имат различни изисквания за производителност и затова се счита, че за изграждането на мрежи за предаване на на кратки съобщения като LoRa е по-скоро поучително да се оцени капацитета по отношение на броя съобщения / ден / km2.

Идеалният ADR се опитва да използва най-добрия SF, за предаване на пакета въз основа на, загубата на пътя между базовата станция и крайното устройство. Резултатите показват драматично (до 2X) увеличение на капацитета, в сравнение със статичните настройки. ADR е една от основните характеристики, които трябва да бъдат приложени внимателно в мрежовия сървър.

Статичният SF12 показва най-лошия резултат за чистата Aloha за статичната SF конфигурация. Въпреки това, LoRaWAN показва силен имунитет срещу смущения и позволява едновременно декодиране на различни кодове на разпространение, когато се припокриват и води до значително подобрение на капацитета на LoRaWAN в сравнение с чистото Алоха базирано изграждане на мрежа.

По-нататък ще се покаже и как капацитетът се увеличава драматично при многоклетъчните изграждания на мрежи и препредаване на данните.

       Б. Мулти-клетъчнa мрежа

В тази секция се показват резултатите от внедряването на редица клетки. Симулацията е 19 клетки, работещи в шестоъгълник, като се вземат само резултати от най-вътрешната клетка, за елимиране ефекта на клетъчната граница.

Симулацията бе извършена в продължение на 200 часа, а за един сценарий се усвоиха 15 симулации, за да се получат окончателните резултати. Това е направено, за да се избегне субективност поради случайност на времето за предаване на пакета и позициониране на устройството. Клетъчният диапазон се основава на различни SF кодове както при единична клетка, като по този начин се позволява уплътняване на базата на различни SF при клетъчната граница.

Резултатите показват до 4 пъти увеличаване на капацитета в сравнение със сценария с една клетка, благодарение на макро-диверсификацията при предаване на данни от устройствата към мрежата – принцип, представляващ фундаменталност в мрежовата архитектура на LoRaWAN. Това позволява едновременно декодиране на съобщенията от крайните устройства, намиращи се на клетъчната граница.

Когато мрежата LoRaWAN е проектирана за локализиране на географско местоположение на устройствата (без използване на GPS), допълнително се внедряват нови станции (гейтуеи) за резервираност и поддържане на алгоритмите за локализация. Това позволява на крайните устройства, за които не се използва геолокацията, да се възползват допълнително от огромното уплътняване на мрежата.

Цената на малките LoRaWAN клетъчни базови станции (гейтуеи) е много ниска и разполагането е “plug and play”, с оскъдни изисквания за свързаност към мрежовия сървър, което може да бъде осъществено и с обикновени 3G / LTE Cat-M1 модеми.

 

VII. Ретрансмисии

Повторното предаване при LoRaWAN е по-лесен начин  да се подобри надеждността или да се увеличи капацитета. Поддържането на ефективната пакетна грешка на предаване (PER) при PERtarget = 10% за всяко препредаване може да бъде много по-висок и дори да позволи намаляване на използвания SF. Това позволява адаптивен избор на код на разпространение.

Фигурата по-долу показва ефекта от препредаванията за мулти-клетъчен сценарий при преминаване от 1 до 3 предавания, с цел увеличаване на капацитета, като се запази същото PERtarget = 10%. Повторното предаване може да доведе до 5X увеличаване на капацитета, особено за по-малко плътни сценарии с целеви код на разпространение SF, SFtarget = SF12.

 

VIII. Консумация на енергия

Промяната на консумация на енергия или живота на батерията при уплътняване на LoRaEan мрежата e представена, като кривата по-долу предполага капацитет на батерията 5 Wh и трафик на към и от крайните устройства е с полезен товар 20 байта и интензитет 48 пъти на ден).

Животът на батерията се увеличава драстично с уплътняването на базовите станции (гейтуеи)

 

IX. Защо LoRaWAN показва капацитет извън Aloha принципите на работа на крайните устройства?

В цитираните публикации ([1-4]) има доста дискусии за това, че LoRaWAN не е скалируем поради характеристиките на Aloha. Въпреки това, в предишните раздели се показа, че лошият дизайн (например статична SF настройка без използване на ADR) и / или неефективни алгоритми в мрежовия сървър водят до този сценарий.

LoRaWAN спецификацията има прости указания за ADR, но доставчиците на мрежови услуги трябва да въведат собствени ADR алгоритми. Мрежовата фина настройка, на която и да е мрежа, особено за устройства с пренос на данни, които спят по-голямата част от времето и са ограничени от батерията, е само един от проблемите представляващи предизвикателство и трябва да бъде разгледана от производителя на мрежовия сървър. Този проблем ще трябва да бъде разрешен дори и за синхронни протоколи като NB-IoT, Cat-M1, където алгоритмите за предварително определяне на график за предаване или приемане никога не са част от стандарта.

Асинхронната природа на протокола LoRaWAN за устройства от клас А позволява на устройството да изпраща съобщение само когато е необходимо и е една от ключовите характеристики, които правят технологията значително по-ефикасна в сравнение със синхронни протоколи като 3GPP Cat-M1 или NB-IoT. Опростеността на протокола LoRaWAN обаче не изключва сложното управление на мрежата, което трябва да се случи в мрежовия сървър, за да управлява по подходящ начин параметрите на устройството за постигане управляване капацитета и консумацията на енергия в мрежата.

Ключът към мащабирането на LoRaWAN мрежа се състои в усъвършенстваните алгоритми на мрежовия сървър и зрелостта на доставчиците.

LoRaWan прихващащият ефект, ADR функцията и макро-диверсификацията при предаване от устройствата към мрежата, са главни фактори за постигане на допълнителен капацитет на мрежата над традиционните Алоха базирани имплементации.

 

X. Обобщение

Тази статия показва, че LoRaWAN показва значително разхиряване на статичния капацитет, когато алгоритмите ADR се използват в мрежата. Показва се как LoRaWan мрежи се изграждат и внедряват за предоставяне на покритие и как този капацитет може плавно да бъде увеличен чрез добавяне на нови станции.

Теоретичният капацитет на LoRaWAN зависи от регионалните и морфологични параметри. Например САЩ разполагат с до 72 канала за предаване на данни от устройствата към мрежата. Така че, може да има много повече ползи в сравнение с горните резултати при разполагането на LoRaWan мрежа в САЩ!

От горните резултати обаче може да се заключи, че ако мрежата бъде изградена внимателно и усъвършенствани алгоритми като ADR се използват на мрежовия сървър, може да има драстично увеличение на мрежовия капацитет и това ще бъде един от основните фактори, които ще определят успеха при изграждане и въвеждане в действие на LoRaWAN мрежа, тъй като в бъдеще ще се разширят изискванията и широчината на приложенията на интернет на нещата. Типичните случаи на използване на LoRaWAN изпращат по-малко от 10 байта на всеки 10-15 минути. Приложенията за такива случаи на употреба са около проследяване, управление на отпадъците, системи за управление на уличното осветление, интелигентни измервателни уреди и т.н.

LoRaWAN предлага икономически ефективен начин за увеличаване на капацитета на мрежата, където е най-необходим. LoRaWAN станциите са много рентабилни и могат да бъдат внедрени чрез Ethernet / 3G / 4G свързване с минимални инвестиции в сравнение с 3GPP малки клетки. Това позволява, да се изгражда мрежата на интернет на нещата по икономически ефективен начин и да се мащабира постепенно въз основа на нуждите на интернет на нещата.

Този модел на внедряване има драматичен ефект върху възвращаемостта на свързването на интернет на нещата чрез LoRaWAN мрежа.

LoRa Alliance работи също така за стандартизиране на роуминга между различни LoRaWAN мрежи, което ще позволи на различни оператори / предприятия да споделят ефективно приходите от трафик на интернет на трети страни, който преминава през техните мрежи. Този модел е доста подобен на клетъчния роуминг, с изключение на факта, че LoRaWAN работи в нелицензиран спектър, но е изключително рентабилен и позволява на частни предприятия да играят на този пазар и да позволят разрушителен бизнес модел за изграждане на бъдещи мрежи на интернет на нещата.

 

XI. Как можем да помогнем?

 

За да се оползотвори пълният потенциал на покритието на LoRaWAN мрежа, както е показано на фигурите по-горе, простото играждане и произволно пускане в експлоатация на базови станции (гейтуеи) не е достатъчно и никога няма да предостави възможности за скалируемост или капацитетните характеристики на силно уплътнена  мрежа за развитие на интернет на нещата.

LoRaWAN е лесна за имплементиране технология, но алгоритмите за управление на мрежата и процесът на внедряване са сложни и се нуждаят от много експертни познания по радио, ако трябва да се изгради скалируема мрежа за поддръжка на милиони устройства в мрежата. Изграждането на подобна мрежа изисква надежден партньор със силни възможности за радио и клетъчно планиране и опит за внедряване на гъста LoRaWAN имплементации в цялата страна. Алгоритмите и инструментите за откриване и заобикаляне на внезапни интерфернеции и намеси в нелицензирания спектър са ключът към скалируемостта  и успешно внедряване на интернет на нещата.

АйОТи Нет може да помогне за успешно спряване с тези проблеми.

“Ай О Ти НЕТ” предлага комуникационни решения, базирани на мобилна технология от следващото поколение, за свързване на интелигентни устройства.

Ние инвестираме в изграждането на LoRaWAN покритие за нуждите на България

 

Референции:

[1] Do LoRa Low-Power Wide-Area Networks Scale?Martin Bor, Utz Roedig, Thiemo Voigt, and Juan Alonso, MSWiM 2016.

[2] Mitigating Inter-Network Interference in LoRa NetworksThiemo Voigt, Martin Bor, Utz Roedig, and Juan Alonso, EWSN 2017.

[3] Scalability analysis of large-scale LoRaWAN networks in ns-3. Floris Van den Abeele, Jetmir Haxhibeqiri, Ingrid Moerman, Jeroen Hoebeke, Univ. of Ghent, https://arxiv.org/abs/1705.05899

[4] Network level performances of a LoRa system Master Thesis – Davide Magrin supervised by Lorenzo Vangelista

[5] https://www.cbrsalliance.org/

 

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *