Published May 31, 2021 | Version v1
Conference paper

Optimiser l'équité dans les réseaux LoRaWAN

Others:
Combinatorics, Optimization and Algorithms for Telecommunications (COATI) ; Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM) ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-COMmunications, Réseaux, systèmes Embarqués et Distribués (Laboratoire I3S - COMRED) ; Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)
Drakkar ; Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG) ; Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ) ; Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ) ; Université Grenoble Alpes (UGA)

Description

Nous présentons un modèle d'optimisation pour la planification d'un réseau LoRa avec une passerelle, dont le but est de déterminer les bornes des zones de facteur d'étalement (SF) de manière à maximiser le taux de livraison des paquets (PDR) minimum des noeuds du réseau. Grâce à notre modèle, nous améliorons le PDR minimum de plus de 13% en comparaison de l'allocation usuelle des SFs basée sur un seuil signal sur bruit (SNR). Nous étudions enfin le compromis entre temps de résolution et précision de la solution afin de valider notre modèle lorsque la densité des noeuds augmente.

Abstract

National audience

Additional details

Created:
December 4, 2022
Modified:
December 1, 2023