Decoding techniques for cancelling collisions in LoRa
Techniques de décodage pour annuler les collisions dans LoRa
Résumé
The development of the Internet of Things extends its application to more specific scenarios, such as environmental monitoring with low power consumption. LoRa and LoRaWAN are representative techniques that provide configurable and self-deploying networks. However, deploying more devices in LoRa networks increases the frequency of collisions, which limits the network throughput.In this thesis, we study the resolution of collisions in LoRa to improve network performance. We investigate and categorize existing collision resolution algorithms to understand their advantages and shortcomings. First, we introduce the concept of uncertainties, which are ambiguities in LoRa frames after the processing of multiple collision resolution algorithms. We propose an algorithm that leverages channel coding in LoRa to resolve these uncertainties. The algorithm serves as a complementary and generic algorithm to improve the decoding performance of existing collision resolution algorithms. The improvements brought by the algorithm are evaluated in a LoRaWAN network simulator.Second, we propose a complete decoding scheme to decode collided LoRa frames in LoRaWAN networks. This decoding scheme requires modifications only on the gateway side of the LoRa network, ensuring compatibility with the LoRaWAN protocol. The decoding scheme tracks the frequency changes of LoRa symbols with virtual sub-slots in LoRa frames and computes symbol edges. Decoding performance depends largely on the number of sub-slots used in decoding. In the presence of uncertainties, the generic algorithm can also decode. We also interpret imperfectness of channels as uncertainties to solve them through processing with the full decoding scheme.The performance of the decoding scheme is evaluated in a LoRa simulator based on GNU Radio, which processes signals captured from real hardware at signal sample levels. Simulation results show that our approach improves network performance. The simulator is also released to empower future development and evaluation of collision resolution algorithms and preamble detection algorithms in LoRa and LoRaWAN networks. We also demonstrate that LoRa frames generated by our simulator are consistent with LoRa frames from commodity LoRa nodes, confirming the realism and proximity of our simulation results to real experiments.
Le développement de l'Internet des Objets (IoT) étend son application à des scénarios tels que la surveillance environnementale à faible consommation d'énergie. Lora et LoRaWAN sont des techniques représentatives pour l'IoT fournissant des réseaux configurables et auto-déployables. Mais, à mesure que le nombre de dispositifs dans les réseaux LoRa augmente, les collisions deviennent plus fréquentes en raison de l'augmentation des transmissions, ce qui limite le débit du réseau.Dans cette thèse, nous étudions la résolution des collisions dans LoRa, afin d'améliorer les performances du réseau. Nous examinons et catégorisons les algorithmes de résolution de collision existants, afin de comprendre les avantages et les inconvénients de chacun.Premièrement, nous introduisons le concept d'incertitudes, qui sont des ambiguïtés dans les trames LoRa issues des algorithmes de résolution de collision. Nous proposons un algorithme utilisant le codage LoRa pour résoudre les incertitudes. Cet algorithme fonctionne comme un algorithme complémentaire et générique afin d'améliorer les performances de décodage des algorithmes de résolution de collision existants. Les améliorations apportées par l'algorithme sont évaluées dans un simulateur de réseau LoRaWAN.Deuxièmement, nous proposons un schéma de décodage complet afin de décoder les trames LoRa en collision dans les réseaux LoRaWAN, qui ne nécessite que des modifications du côté passerelle dans le réseau LoRa, en maintenant la compatibilité avec le protocole LoRaWAN. Le schéma de décodage suit les changements de fréquence des symboles LoRa avec des sous-emplacements virtuels dans les trames LoRa et calcule les bords de symbole. Les performances de décodage dépendent largement du nombre de sous-emplacements utilisés dans le décodage. En cas de présence d'incertitudes, l'algorithme générique est également capable de décoder. Nous interprétons également les imperfections des canaux en incertitudes, afin de les résoudre par le traitement du schéma de décodage complet.Les performances du schéma de décodage sont évaluées dans un simulateur LoRa basé sur GNU Radio, qui fonctionne au niveau des échantillons de signal et est donc capable de traiter les signaux capturés à partir du matériel réel. Nous montrons par simulations que notre approche améliore les performances du réseau.Le simulateur est également publié pour permettre le développement et l'évaluation futurs des algorithmes de résolution de collision et des algorithmes de détection de préambule dans les réseaux LoRa et LoRaWAN. Nous montrons également que les trames LoRa générées par notre simulateur sont cohérentes avec les trames LoRa provenant des nœuds LoRa commerciaux, ce qui confirme que nos résultats de simulation sont réalistes et proches des expériences réelles.
Origine : Version validée par le jury (STAR)