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LAAS-CNRS / Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS Laboratoire conventionné avec l’Université Fédérale de Toulouse Midi-Pyrénées Scalable and Energy Efficient LoRa Networks Nicola Accettura 11/7/2019

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS

Laboratoire conventionnéavec l’Université Fédérale

de Toulouse Midi-Pyrénées

Scalable and Energy Efficient LoRa Networks

Nicola Accettura

11/7/2019

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 2/31

Outline

>Context and motivations

>Ongoing research and future directions

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Laboratoire conventionnéavec l’Université Fédérale

de Toulouse Midi-Pyrénées

LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 3/31

CONTEXT END MOTIVATIONS

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 4/31

Traditional communications over Internet

InternetEnd user End user

Server Client-Server

Peer-to-peer

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 5/31

Evolution toward the Internet of Things

End user End user

Server

Gateway

Low Power Network

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 6/31

New communication challenges

Pervasive

computingNumerous devices

Cheap circuitry

Limited memory &

limited processingLimited energy

Wireless

connectivity

Battery or

harvesting

Scalability Energy-efficiency

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 7/31

Design constraints for IoT communications

Energy

efficiency

Radio idle

listening

Interoperability

Duty-cycle

limitations

Scalability

Restrained

scalability

Energy

inefficiency

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 8/31

Low Power Wide Area Networks (LPWAN)

Reliable networkWireless network

Server

Gateways

End devices

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 9/31

LPWAN and other wireless technologies

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 10/31

High-level comparison among Low Power Networks

Short range Long range

Single hop Multi-hop/mesh Single hop

Limited scope Big scope Wide scope

Small delay Increased delay Small delay

Low energy TX Low energy TX Energy expensive TX

NB-IOT

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 11/31

Long Range WAN

>Unlicenced band

>Bidirectional communications

>Open specification

>Roaming

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 12/31

LoRaWAN modes (1/3)

ACK

Tx Window Rx Window 1 Rx Window 2

Frame

Radio always on

Mode A: All end-devicesRX idle listening BUT on gateways (mains powered)

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 13/31

LoRaWAN modes (2/3)

Mode B: Beacon Synchronization of RX and TX

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 14/31

LoRaWAN modes (3/3)

Mode C: Continuously listeningEnd-devices idle listening

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 15/31

Consideration about datarates

Longer range

Smaller data rate

Longer time-on-air forpackets

Many more devices

Many more collisions

Better to use the highestdata rate available

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Laboratoire conventionnéavec l’Université Fédérale

de Toulouse Midi-Pyrénées

LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 16/31

ONGOING RESEARCH AND

FUTURE DIRECTIONS

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 17/31

Research directions

>Performance evaluation of LoRa networks

>Design of efficient LoRa MAC protocols

>Applications on LoRa networks

>Backhauling LoRaWANs with satellites

>Comparison between LoRa and 6TiSCH

networks

Accettura N, Alata E, Berthou P, Dragomirescu D, Monteil T. Addressing scalable, optimal and secure communications

over LoRa networks: challenges and research directions. Wiley Internet Technology Letters, 2018.

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 18/31

Performance evaluation of LoRa networks (1/6)

>Honecomb

deployment as in

cellular networks

▪ City scaled scenarios

>Each point covered

by 3 or 4 gateways

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 19/31

Performance evaluation of LoRa networks (2/6)

What is the

throughput as

function of the

density of end-

devices over a disk of

radius R centered

anywhere onto the

honeycomb

deployment?

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 20/31

Performance evaluation of LoRa networks (3/6)

Traffic portion correctly dispatched to at least 1 gateway

Traffic portion correctly dispatched to at least 3 gateways

Accettura N, Medjiah S, Prabhu B, Monteil T. Low power radiolocation through long range wide area networks: A

performance study. In: Proceedings of IEEE WiMob ’17; 2017; Rome, Italy.

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 21/31

Performance evaluation of LoRa networks (4/6)

> 3 channels

> Model validated!!!

> Stretch alongabscissa due to frame dropped

Accettura N, Prabhu B, Monteil T. Simulating scalable Long Range Wide Area Networks for very low power monitoring

applications. In: Proceedings of MSSANZ MODSIM ’17; 2017; Hobart, Australia.

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 22/31

Performance evaluation of LoRa networks (5/6)

Rate of successful transmissions SL(Ω) from end devices on any compact subset of the plane to at least L gateways among the ones reachable by each end device ∈ Ω

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 23/31

Performance evaluation of LoRa networks (6/6)

Future works:

>Different size of packets simultaneously

>Several data rates (QoS)

>Which gateway will send the ACK?

>Real throughput (taking into account ACKs)

> Latency evaluation

>Round trip delay in bidirectionalcommunications

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 24/31

Design of efficient LoRa MAC protocols (1/2)

Device 3

Device 2

Device 1

Time Time

Retransmission after

radom time

Retransmission

after radom time

Collision

Slot n+1 Slot n+2Slot n

Pure ALOHA Resource schedulingSwitching

mechanism

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 25/31

Design of efficient LoRa MAC protocols (2/2)

> How to

maximize the

number of

devices

> How to handle

moving objects

> How to insure

different class

of services

Timeslots

Ch

ann

els

Schedule

X

Timeslots

Ch

ann

els

Schedule

Timeslots

Ch

ann

els

Schedule

End-device

Gateway

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 26/31

Applications on LoRa networks (1/2)

> Low power radiolocation

> Low power tracking

> Instruments:▪ Capture-Recapture techniques

for detecting which gw receivedthe packet

▪ Operational Reasearch to handle bidirectionalcommunications

▪ Machine learning to predicttrajectory

Accettura N, Medjiah S, Prabhu B, Monteil T. Low power radiolocation through long range wide area networks: A

performance study. In: Proceedings of IEEE WiMob ’17; 2017; Rome, Italy.

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 27/31

Applications on LoRa networks (2/2)

E-healt:

>Which kind of body measurements?

>Which rate?

>How many people?

>Which automated service can be built on top?

>How to manage secure communications

(sensitive data)?

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 28/31

Backhauling LoRaWANs with satellites (1/2)

>Synchronization

between LoRa

communications and

schedule of

transmissions on the

satellite link

>Replicas cancellation

>Cross-layer optimization

Gateway

End devices

Satellite

GeosynchronousEquatorial Orbit(GEO)

Palattella MR, Accettura N. “Enabling Internet of Everything Everywhere: LPWAN with satellite backhaul”. In:

Proceedings of the Global Information Infrastructure and Networking Symposium (GIIS 2018). Oct. 2018, pp. 1–5.

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 29/31

Backhauling LoRaWANs with satellites (2/2)

End devices

Satellite

Low Earth Orbit(LEO)

Fraire JA, Céspedes S, Accettura N. Direct-To-Satellite IoT - A Survey of the State of the Art and future research

perspectives. (under review)

> Difficulties:▪ Low data rates

▪ How the satellite channel affects the behavior of the technology

▪ Proprietary technology at the PHY layer

> To be done:▪ New MAC protocols

▪ How to get rid of the dependency of the network server for both data and control planes?

▪ IP support according to current (and future) architectures

▪ Application layer protocols (CoAPand MQTT) performance

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LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 30/31

Comparison between LoRa and 6TiSCH networks

LoRa

6TiSCH (mesh networks)

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Laboratoire conventionnéavec l’Université Fédérale

de Toulouse Midi-Pyrénées

LAAS-CNRS/ Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes du CNRS 31/31

QUESTIONS?

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