Uso de Lógica Fuzzy para Ajustes de Parâmetros em Redes LoRaWAN

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Requena, Eric Takeda
Data de Publicação: 2025
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/267772
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Controle e Automação.
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spelling Uso de Lógica Fuzzy para Ajustes de Parâmetros em Redes LoRaWANRedesLoRaWANIoTCidades InteligentesFuzzyTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Controle e Automação.Este projeto tem como objetivo a implementação de uma rede LoRaWAN dedicada à comunicação eficiente em ambientes de Internet das Coisas (IoT), explorando o uso de lógica fuzzy para o ajuste automático de parâmetros de transmissão. A pesquisa parte da crescente demanda por redes de baixo consumo energético e grande alcance, destacando limitações do algoritmo ADR (Adaptive Data Rate) tradicional, que nem sempre responde de forma eficiente às variações do ambiente. Para superar esses desafios, foi desenvolvida uma solução baseada em lógica fuzzy, capaz de interpre tar variáveis ambientais e adaptar dinamicamente o Spreading Factor, potência de transmissão e outros parâmetros, promovendo maior estabilidade e eficiência na rede. O sistema foi implementado utilizando um gateway construído com Raspberry Pi 3 Model B+ e módulos LoRa, integrados via Python ao servidor ChirpStack, enquanto o nodo remoto foi desenvolvido com Raspberry Pi Pico e módulos LoRa programados em C++/Arduino. A arquitetura contempla apenas um gateway e um nodo, permitindo a avaliação controlada das técnicas propostas. A metodologia envolveu o desenvolvi mento de algoritmos personalizados, testes de comunicação em diferentes cenários e análise comparativa com o algoritmo ADR padrão. Os resultados demonstram que a abordagem escolhida proporciona melhorias significativas na taxa de sucesso das transmissões, redução do consumo energético e maior robustez contra interferências, evidenciando impactos positivos tanto para empresas que necessitam de redes IoT confiáveis quanto para institutos de pesquisa interessados em novas soluções para comunicação sem fio. Adicionalmente, a utilização de plataformas flexíveis como Rasp berry Pi e ChirpStack facilita a replicação e expansão do sistema, tornando-o apto para aplicações variadas em monitoramento industrial, cidades inteligentes e projetos aca dêmicos. A pesquisa reforça a relevância da integração entre técnicas de inteligência artificial e redes de comunicação, apontando caminhos promissores para o futuro das redes LoRaWAN.This project aims to implement a LoRaWAN network dedicated to efficient communi cation in Internet of Things (IoT) environments, exploring the use of fuzzy logic for the automatic adjustment of transmission parameters. The research is motivated by the growing demand for networks with low energy consumption and long-range coverage, highlighting the limitations of the traditional Adaptive Data Rate (ADR) algorithm, which does not always respond efficiently to environmental variations. To overcome these challenges, a solution based on fuzzy logic was developed, capable of interpreting environmental variables and dynamically adapting the Spreading Factor, transmission power, and other parameters, promoting greater stability and efficiency in the network. The system was implemented using a gateway built with Raspberry Pi 3 Model B+ and LoRa modules, integrated via Python with the ChirpStack server, while the re mote node was developed with Raspberry Pi Pico and LoRa modules programmed in C++/Arduino. The architecture comprises only one gateway and one node, enabling controlled evaluation of the proposed techniques. The methodology involved the de velopment of customized algorithms, communication tests in different scenarios, and comparative analysis with the standard ADR algorithm. The results show that the ap proach provides significant improvements in transmission success rate, reduced energy consumption, and greater robustness against interference, demonstrating positive im pacts both for companies requiring reliable IoT networks and for research institutes interested in new solutions for wireless communication. Additionally, the use of flexible platforms such as Raspberry Pi and ChirpStack facilitates system replication and ex pansion, making it suitable for various applications in industrial monitoring, smart cities, and academic projects. The research reinforces the relevance of integrating artificial intelligence techniques with communication networks, indicating promising paths for the future of LoRaWAN networks.Florianópolis, SC.Montez, Carlos BarrosUniversidade Federal de Santa Catarina.Requena, Eric Takeda2025-08-29T15:22:59Z2025-08-29T15:22:59Z2025-08-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis75 p.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/267772porOpen Access.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2025-08-29T15:22:59Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/267772Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732025-08-29T15:22:59Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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