Caracterización del canal inalámbrico para despliegue de redes IOT

Abstract

Este proyecto tiene como objetivo la caracterización de un canal inalámbrico en entornos de internet de las Cosas (IoT) utilizando el Indicador de Potencia de Señal Recibida (RSSI) obtenido a través de una campaña de medición. Para lograr esto, se desarrollaron equipos de medición específicos, considerando un transmisor y un receptor. También se llevaron a cabo campañas de medición en entornos agrícolas. Los datos recopilados fueron analizados con modelos de propagación como el Log-Distance Path Loss Model, con el fin de evaluar la pérdida de señal en función de la distancia y la altura del transmisor con respecto a la vegetación. Las mediciones se realizaron considerando dos alturas: sobre el cultivo y a la altura del cultivo, permitiendo comparar el impacto de la vegetación en la propagación de la señal. Los resultados obtenidos incluyen un conjunto de datos representativo para despliegues IoT y un análisis de la atenuación de la señal en función de estos factores. Este trabajo contribuye al entendimiento y optimización de redes IoT, especialmente en aplicaciones como Smart Farming, proporcionando información para mejorar la eficiencia en la colocación de dispositivos y el diseño de redes de comunicación inalámbrica en entornos agrícolas. This project aims to characterize a wireless channel in Internet of Things (IoT) environments using the Received Signal Strength Indicator (RSSI) obtained through a measurement campaign. To achieve this, specific measurement equipment was developed, considering a transmitter and a receiver, also measurement campaigns were conducted in agricultural environments. The collected data was analyzed using propagation models such as the Log-Distance Path Loss Model to evaluate signal loss as a function of distance and transmitter height relative to vegetation. The measurements were carried out considering two heights: above the rop and at crop level, allowing for a comparison of the impact of vegetation on signal propagation. The obtained results include a representative dataset for IoT deployments and an analysis of signal attenuation based on these factors. This work contributes to the understanding and optimization of IoT networks, particularly in applications such as Smart Farming, providing valuable insights to improve the efficiency of device placement and the design of wireless communication networks in agricultural environments.