論文の概要: A Statistical Evaluation of Indoor LoRaWAN Environment-Aware Propagation for 6G: MLR, ANOVA, and Residual Distribution Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16688v2
- Date: Thu, 24 Apr 2025 08:37:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 16:16:37.019985
- Title: A Statistical Evaluation of Indoor LoRaWAN Environment-Aware Propagation for 6G: MLR, ANOVA, and Residual Distribution Analysis
- Title（参考訳）: MLR, ANOVA, 残留分布解析による屋内ロラワN環境の6G対応に関する統計的評価
- Authors: Nahshon Mokua Obiri, Kristof Van Laerhoven,
- Abstract要約: 本研究では,複雑な屋内LoRaWANモデリング複合体を捕捉・解析するための2段階のアプローチを提案する。
ドイツのジーゲン大学のHoelderlinstrasse Campus(Hoelderlinstrasse Campus)にある1フロアのオフィスで6ヶ月にわたって収集された1,328,334のフィールド計測データを用いています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8093214146903875
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modeling path loss in indoor LoRaWAN technology deployments is inherently challenging due to structural obstructions, occupant density and activities, and fluctuating environmental conditions. This study proposes a two-stage approach to capture and analyze these complexities using an extensive dataset of 1,328,334 field measurements collected over six months in a single-floor office at the University of Siegen's Hoelderlinstrasse Campus, Germany. First, we implement a multiple linear regression model that includes traditional propagation metrics (distance, structural walls) and an extension with proposed environmental variables (relative humidity, temperature, carbon dioxide, particulate matter, and barometric pressure). Using analysis of variance, we demonstrate that adding these environmental factors can reduce unexplained variance by 42.32 percent. Secondly, we examine residual distributions by fitting five candidate probability distributions: Normal, Skew-Normal, Cauchy, Student's t, and Gaussian Mixture Models with one to five components. Our results show that a four-component Gaussian Mixture Model captures the residual heterogeneity of indoor signal propagation most accurately, significantly outperforming single-distribution approaches. Given the push toward ultra-reliable, context-aware communications in 6G networks, our analysis shows that environment-aware modeling can substantially improve LoRaWAN network design in dynamic indoor IoT deployments.
- Abstract（参考訳）: 屋内のLoRaWAN技術展開における経路損失のモデル化は、構造的障害、占有密度と活動、環境条件の変動などにより本質的に困難である。
本研究では,ドイツのジーゲン大学のHoelderlinstrasse Campus(Hoelderlinstrasse Campus)の1フロアオフィスで6ヶ月にわたって収集された1,328,334件のフィールドデータを用いて,これらの複雑さを捕捉・解析するための2段階のアプローチを提案する。
まず, 従来の伝搬指標(距離, 構造壁)と, 環境変数(相対湿度, 温度, 二酸化炭素, 粒子状物質, 気圧)による拡張を含む線形回帰モデルを実装した。
分散分析を用いて、これらの環境要因を追加することで、説明できない分散を42.22%削減できることを示した。
次に, 正規分布, スキーノルマル分布, コーシー分布, 生徒のt成分, ガウス混合モデルの5つの確率分布を1〜5成分で組み合わせ, 残差分布について検討した。
その結果, 4成分ガウス混合モデルでは, 室内信号の残差不均一性を最も正確に捉えることができ, 単一分布法よりも優れていた。
6Gネットワークにおける超信頼性・コンテキスト対応通信を推し進める中で,我々は環境を考慮したモデリングにより,動的屋内IoTデプロイメントにおけるLoRaWANネットワーク設計を大幅に改善できることを示した。
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