LoRaWAN ağ performansının kentsel ve iç mekan uygulamalarında saha testleri ve benzetimlerle karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of LoRaWAN network performance with field tests and simulations in urban and indoor applications
- Tez No: 1002088
- Danışmanlar: PROF. DR. SAİT ESER KARLIK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sinyal-gürültü oranı, Signal-noise rate
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Uzun menzilli geniş alan ağlarında (LoRaWAN), yayılım faktörü (SF), işaret-gürültü oranı (SNR) ve alınan işaret gücü indeksi (RSSI), ağ performansını doğrudan belirleyen temel parametrelerdir. Ancak saha ölçümlerindeki zorluklar ve test ekipmanlarının sınırlılığı, LoRaWAN performans analizlerinin çoğunlukla modelleme, benzetim veya küçük ölçekli saha uygulamalarıyla sınırlı kalmasına yol açmaktadır. Literatürde, özellikle SF, SNR ve RSSI parametrelerinin eş zamanlı iyileştirmesini içeren kapsamlı çalışmalar sınırlı olup, bu durum saha verileri ile benzetim sonuçlarının uyumuna ilişkin belirsizlik yaratmaktadır. Bu tezde, LoRaWAN performansı farklı kullanım senaryolarında kapsamlı biçimde incelenmiştir. Bina içi (aynı kat, çok katlı yapılar, katlar arası senaryolar) ve bina içi+bina dışı karma ortamlarda gerçekleştirilen ölçümler temel alınarak RSSI, SNR, SF dağılımları ve mesaj iletim başarı oranları değerlendirilmiştir. Çok katlı yapılarda ortalama RSSI -108,16 dBm, ortalama SNR ise -5,87 dB olarak elde edilmiştir. SF dağılımlarına ilişkin analizler sonucunda, ağ geçidine (GW) yakın konumlanan sensörlerin %66,75 oranında SF7 değerini kullandığı, uzak mesafelerde konumlanan sensörlerin ise sırasıyla %42,75 ve %41,36 oranlarında SF12 değerine atandığı belirlenmiştir. Bu bulgu, sensörlerin konumları ile SF seçimleri arasındaki güçlü ilişkiyi ortaya koymakta; ağın kapsama alanı genişledikçe yüksek yayılım faktörlerinin tercih edildiğini ve bu durumun ağ kapasitesi ile veri iletim başarımını doğrudan etkilediğini göstermektedir. Aynı kat uygulamalarında MATLAB eğri uydurma yöntemiyle yapılan analizlerde, SNR-RSSI ilişkisi R²=0,9362 ve RMSE=0,2440 değerleriyle 9. dereceden polinomla en iyi uyumu göstermiştir. Bina içi ve dışı karma ortamda, 40 km²'lik bir test alanında 15 sensör ve 2 ağ geçidi ile kurulan ağdan elde edilen saha ölçümleri, CloudRF® benzetimleriyle karşılaştırılmıştır. LOS, Okumura-Hata ve COST231-Hata modelleri incelenmiş; açık alanlar için LOS, engelli dış ortamlar için Okumura-Hata, kapalı alanlar için ise COST231-Hata modelinin en uygun sonuçları verdiği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In Long Range Wide Area Networks (LoRaWAN®), spreading factor (SF), signal-to-noise ratio (SNR), and received signal strength indicator (RSSI) are fundamental parameters for network performance. Yet, challenges in field measurements and limited test equipment often restrict performance assessments to modeling, simulations, or small-scale deployments. The scarcity of studies addressing the simultaneous optimization of SF, SNR, and RSSI further raises uncertainty about the consistency between simulations and real-world outcomes. This thesis presents a comprehensive evaluation of LoRaWAN® performance under diverse scenarios. Measurements were carried out in indoor environments (same-floor and multi-floor) and hybrid indoor–outdoor settings. Based on these data, RSSI, SNR, SF distributions, and message delivery success rates were analyzed. In multi-floor buildings, the average RSSI was -108.16 dBm, and the average SNR was -5.87 dB. SF analysis showed that sensors near gateways predominantly used SF7 (66.75%), while distant sensors were assigned SF12 (42.75% and 41.36%). This highlights the correlation between sensor placement and SF selection, where higher spreading factors support extended coverage but affect capacity and transmission efficiency. In same-floor experiments, curve-fitting in MATLAB® revealed that the SNR–RSSI relationship achieved the highest fit (R²=0.9362, RMSE=0.2440) with a 9th-order polynomial. For hybrid environments, measurements across a 40 km² test area with 15 sensors and 2 gateways were compared against CloudRF® simulations. Among the tested propagation models, line of sight (LOS) proved most suitable for open areas, Okumura-Hata for obstructed outdoor sites, and COST231-Hata for indoor conditions.
Benzer Tezler
- LoRaWAN kablosuz iletişim protokolünün incelenmesi ve bir IoT uygulaması
Study of LoRaWAN wireless communication protocol and an IoT application
GÜRKAN DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YETKİN TATAR
- IoT-based real-time sensor monitoring and actuation: A simulation-driven approach with lorawan
IoT tabanlı gerçek zamanlı sensör izleme ve çalıştırma: Lorawan ile simülasyon odaklı bir yaklaşım
BURAK ORÇUN ÖZKABLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOstim Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL BÜTÜN
- Smart spreading factor assignment for lorawans
Lorawan'lar için akıllı yayılma faktörü ataması
TUĞRUL YATAĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ
- Improving the performance of LoRaWAN IoT System
LoRaWAN IoT Sistemi'nin performansını iyileştirme
GÖKÇER YAPAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNA TUĞCU
- A distributed shared memory framework for complex event processing in resource constrained IoT devices
Kısıtlı kaynağa sahip nesnelerin interneti sistemlerinde karmaşık görev işleme için dağıtık ve paylaşımlı bir bellek anaçatısı tasarımı
HALİT UYANIK
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOLGA OVATMAN