論文の概要: A Comprehensive Data Description for LoRaWAN Path Loss Measurements in an Indoor Office Setting: Effects of Environmental Factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06375v1
• Date: Fri, 09 May 2025 18:41:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.809394
• Title: A Comprehensive Data Description for LoRaWAN Path Loss Measurements in an Indoor Office Setting: Effects of Environmental Factors
• Title（参考訳）: 屋内オフィスにおけるLoRaWAN経路損失測定の包括的データ記述:環境要因の影響
• Authors: Nahshon Mokua Obiri, Kristof Van Laerhoven,
• Abstract要約: 本稿では,屋内オフィス環境において収集したLoRaWAN技術パス損失の包括的データセットについて述べる。 反射、散乱、干渉、占有パターンなどの過渡現象は、信号減衰を最大10.58dBで変化させることができる。 このデータセットは、屋内無線通信における将来の研究と開発のための確かな基盤を提供する。
• 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: This paper presents a comprehensive dataset of LoRaWAN technology path loss measurements collected in an indoor office environment, focusing on quantifying the effects of environmental factors on signal propagation. Utilizing a network of six strategically placed LoRaWAN end devices (EDs) and a single indoor gateway (GW) at the University of Siegen, City of Siegen, Germany, we systematically measured signal strength indicators such as the Received Signal Strength Indicator (RSSI) and the Signal-to-Noise Ratio (SNR) under various environmental conditions, including temperature, relative humidity, carbon dioxide (CO$_2$) concentration, barometric pressure, and particulate matter levels (PM$_{2.5}$). Our empirical analysis confirms that transient phenomena such as reflections, scattering, interference, occupancy patterns (induced by environmental parameter variations), and furniture rearrangements can alter signal attenuation by as much as 10.58 dB, highlighting the dynamic nature of indoor propagation. As an example of how this dataset can be utilized, we tested and evaluated a refined Log-Distance Path Loss and Shadowing Model that integrates both structural obstructions (Multiple Walls) and Environmental Parameters (LDPLSM-MW-EP). Compared to a baseline model that considers only Multiple Walls (LDPLSM-MW), the enhanced approach reduced the root mean square error (RMSE) from 10.58 dB to 8.04 dB and increased the coefficient of determination (R$^2$) from 0.6917 to 0.8222. By capturing the extra effects of environmental conditions and occupancy dynamics, this improved model provides valuable insights for optimizing power usage and prolonging device battery life, enhancing network reliability in indoor Internet of Things (IoT) deployments, among other applications. This dataset offers a solid foundation for future research and development in indoor wireless communication.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,屋内オフィス環境において収集されたLoRaWAN技術経路損失の包括的データセットについて,信号伝達における環境要因の影響の定量化に焦点をあてる。 ドイツ・シーゲン市ジーゲン大学の6つの戦略的配置されたLoRaWANエンドデバイス(ED)と1つの屋内ゲートウェイ(GW)のネットワークを利用して、温度、相対湿度、二酸化炭素(CO$_2$)濃度、気圧、粒子状物質レベル(PM$_{2.5}$)など様々な環境条件下で、受信信号強度指標(RSSI)やSNR(Signal-to-Noise Ratio)などの信号強度指標を系統的に測定した。 実験により, 反射, 散乱, 干渉, 占有パターン(環境パラメータの変動によって引き起こされる) や家具の再配置といった過渡現象は, 信号減衰を最大10.58dBで変化させることができ, 室内伝搬の動的性質を浮き彫りにすることができることがわかった。 このデータセットの活用例として,構造障害(多層壁)と環境パラメータ(LDPLSM-MW-EP)を統合した改良された対数距離パス損失とシャドウイングモデルを検討した。 多重壁(LDPLSM-MW)のみを考慮したベースラインモデルと比較して、改良されたアプローチにより根平均二乗誤差(RMSE)は10.58dBから8.04dBに減少し、決定係数(R$^2$)は0.6917から0.8222に増加した。 環境条件と占有動態の余分な影響を捉えることで、この改良されたモデルは、電力使用量の最適化とデバイスのバッテリ寿命の延長、屋内IoT(Internet of Things)デプロイメントにおけるネットワーク信頼性の向上など、重要な洞察を提供する。 このデータセットは、屋内無線通信における将来の研究と開発のための確かな基盤を提供する。

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