Optimización de una red IoT LoRa mediante ajustes realizados en los parámetros avanzados de la red

Cu so: 2023-2024
Di ec o : Vélez Elo di, Manuel Ma ía
Es udian e: Sedano Isasi, Ike
OPTIMIZACIÓN DE UNA RED IOT LORA
MEDIANTE AJUSTES REALIZADOS EN LOS
PARÁMETROS AVANZADOS DE LA RED
MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA DE TELECOMUNICACIÓN
TRABAJO FIN DE MASTER
Fecha: Bilbao, 6, junio, 2024
I
Resumen
En los úl imos años, el IoT ha c ecido signi ica i amen e, con la ecnología LoRa des acando po
su amplio alcance y bajo consumo ene gé ico. I elazpi, una emp esa pública asca, ha
desplegado una ex ensa ed LoRa en la CAV, conec ando más de 100.000 disposi i os IoT, la g an
mayo ía siendo disposi i os me e ing de agua. Es a ed ha sido cla e pa a la moni o ización y
ges ión e icien e del agua, pe mi iendo la ecopilación de da os en iempo eal y op imizando la
adminis ación de ecu sos híd icos.
Es e abajo de in de mas e se enma ca en unas p ác icas de coope ación educa i a en I elazpi,
desa olladas du an e más de dos años y medio. Es e abajo se p opone op imiza la ed
exis en e median e ajus es en los pa áme os de calidad de se icio (QoS) del p o ocolo
LoRaWAN, sin necesidad de añadi más ha dwa e. La localidad de Galdakao, con una cobe u a
adecuada y una al a densidad de disposi i os, ha sido seleccionada como zona de es udio pilo o
pa a implemen a y alida es as mejo as.
Pa a ello, p ime o se de ini án los pa áme os que se an a u iliza pa a pode medi la calidad
de la ed, al igual que los mé odos de ex acción de es os y la o ma en la que se p esen a án en
o ma de g á icos pa a pode analiza los.
Una ez de inido es o, se desa olla á una aplicación de esc i o io capaz de ob ene los g á icos
esul an es con la mínima in e acción del usua io posible, pa a así pode au oma iza la mayo ía
del p oceso del análisis y se capaz de ealiza es os análisis en cualquie zona de la ed.
Pa a pode de e mina el impac o de la modi icación de cie os pa áme os QoS del p o ocolo
LoRaWAN, p ime o se ealiza á un análisis p e io a cualquie cambio, pa a pode obse a el
es ado ac ual de la ed en la zona es udiada.
Una ez hecho es o, se modi ica án cie os pa áme os QoS en unción de los esul ados que se
quie an ob ene , y se ol e á a ealiza o o análisis, pa a obse a el es ado de la ed después
de habe le aplicado los cambios.
Finalmen e, as es udia el impac o de los cambios ealizados, se ealiza án o os cambios
inales con el in de maximiza las mejo as ob enidas y palia el impac o nega i o que pueda
supone el cambio de cie os pa áme os. Es o se i á pa a ol e a analiza el es ado de la ed
y ob ene conclusiones sob e el impac o del cambio de di e en es pa áme os, los cuales se án
aplicables al es o de la ed.
Palab as cla e: IoT, me e ing, LoRa, LoRaWAN, pa áme os QoS
II
Labu pena
Azken u eo an, IoT naba men hazi da, LoRa eknologia be e i ismen zabalaga ik e a ene gia-
kon sumo xikiaga ik naba men zen dela ik. I elazpi euskal enp esa publikoak LoRa sa e zabala
zabaldu du EAEn, 100.000 IoT gailu baino gehiago konek a uz, gehienak u -me e ing gailuak
izanik. Sa e ho i un sezkoa izan da u a modu e aginko ean moni o iza zeko e a kudea zeko,
da uak denbo a e ealean bil zea ahalbide uz e a baliabide hid ikoen adminis azioa
op imiza uz.
Mas e amaie ako lan hau I elazpin bi u e e a e diz baino gehiagoz ga a u ako hezkun za-
lankide zako p ak ika ba zuen ba uan koka zen da. Lan honek egungo sa ea op imiza zea
p oposa zen du, LoRaWAN p o okoloko ze bi zua en kali a e-pa ame oe an (QoS) doikun zak
eginez, ha dwa e gehiago gehi u beha ik gabe. Galdakaoko he ia, es aldu a egokia ekin e a
gailu-den si a e handia ekin, az e ke a-e emu pilo u gisa hau a u da hobekun za ho iek
inplemen a zeko e a baliozko zeko.
Ho e a ako, lehenik e a behin, sa ea en kali a ea neu zeko e abiliko di en pa ame oak
de ini uko di a, bai e a ho iek e auz eko me odoak e a analiza u ahal iza eko g a iko moduan
au kez eko modua e e.
Behin ho i de ini u a, mahaigaineko aplikazio ba ga a uko da, lo u ako g a ikoak
e abil zailea en ahalik e a elka ekin za xikiena ekin lo zeko gai izango dena, ho ela
analisia en p ozesu gehiena au oma iza u ahal iza eko e a analisi ho iek sa eko edozein gune an
egi eko gai iza eko.
LoRaWAN p o okoloko QoS pa ame o jakin ba zuen aldake a en e agina zehaz u ahal iza eko,
lehenik e a behin, edozein aldake a en au eko analisi ba egingo da, az e u ako e emuan
sa ea en egungo egoe a beha u ahal iza eko.
Ho i egin ondo en, QoS pa ame o ba zuk alda uko di a lo u nahi di en emai zen a abe a, e a
bes e analisi ba egingo da, aldake ak aplika u ondo en sa ea en egoe a beha zeko.
Azkenik, egindako aldake en e agina az e u ondo en, bes e azken aldake a ba zuk egingo di a,
lo u ako hobekun zak maximiza zeko e a pa ame o jakin ba zuk alda zeak eka dezakeen
inpak u nega iboa a in zeko. Ho ek balio izango du sa ea en egoe a be i o az e zeko e a
hainba pa ame o en aldake a en inpak ua i bu uzko ondo ioak a e a zeko. Pa ame o ho iek
sa ea en gaine ako a ale an aplika u ahal izango di a.
Gako-hi zak: IoT, me e ing, LoRa, LoRaWAN, QoS pa ame oak
III
Abs ac
In ecen yea s, IoT has g own signi ican ly, wi h LoRa echnology s anding ou o i s wide ange
and low powe consump ion. I elazpi, a Basque public company, has deployed an ex ensi e LoRa
ne wo k in he BAC, connec ing mo e han 100,000 IoT de ices, he as majo i y being wa e
me e ing de ices. This ne wo k has been key o e icien wa e moni o ing and managemen ,
enabling eal- ime da a collec ion and op imising wa e esou ce managemen .
This mas e 's hesis is pa o an educa ional coope a ion in e nship a I elazpi, ca ied ou o e
mo e han wo and a hal yea s. This wo k aims o op imise he exis ing ne wo k by adjus ing
he quali y o se ice (QoS) pa ame e s o he LoRaWAN p o ocol, wi hou he need o add mo e
ha dwa e. The own o Galdakao, wi h adequa e co e age and a high densi y o de ices, has
been selec ed as a pilo s udy a ea o implemen and alida e hese imp o emen s.
To do his, we will i s de ine he pa ame e s ha will be used o measu e he quali y o he
ne wo k, as well as he me hods o ex ac ing hem and he way in which hey will be p esen ed
in he o m o g aphs o analysis.
Once his has been de ined, a desk op applica ion will be de eloped capable o ob aining he
esul ing g aphs wi h as li le use in e ac ion as possible, in o de o au oma e mos o he
analysis p ocess and be able o pe o m hese analyses in any a ea o he ne wo k.
In o de o de e mine he impac o modi ying ce ain QoS pa ame e s o he LoRaWAN
p o ocol, an analysis will i s be pe o med p io o any changes, in o de o obse e he cu en
s a e o he ne wo k in he a ea unde s udy.
Once his has been done, ce ain QoS pa ame e s will be modi ied acco ding o he esul s o be
ob ained, and ano he analysis will be ca ied ou again, o obse e he s a e o he ne wo k
a e he changes ha e been applied.
Finally, a e s udying he impac o he changes made, o he inal changes will be made in o de
o maximise he imp o emen s ob ained and mi iga e he nega i e impac o changing ce ain
pa ame e s. This will se e o e-analyse he s a e o he ne wo k and ob ain conclusions on he
impac o he change o di e en pa ame e s, which will be applicable o he es o he ne wo k.
Keywo ds: IoT, me e ing, LoRa, LoRaWAN, QoS pa ame e s
IV
Índice
1. In oducción ...................................................................................................................... 1
2. Con ex o ........................................................................................................................... 3
2.1. Zona de es udio ......................................................................................................... 4
3. Obje i os y alcance del abajo .......................................................................................... 6
4. Bene icios que apo a el abajo ........................................................................................ 7
4.1. Bene icios sociales ..................................................................................................... 7
4.2. Bene icios económicos .............................................................................................. 7
4.3. Bene icios écnicos .................................................................................................... 7
5. Desc ipción de la solución p opues a ................................................................................ 8
5.1. Me odología de cap u a de da os y esul ados .......................................................... 8
5.2. C eación de in e az de usua io ............................................................................... 22
5.3. Es udio inicial .......................................................................................................... 57
5.4. I e aciones de mejo a .............................................................................................. 70
5.5. Con igu ación inal ................................................................................................... 82
6. Plani icación del p oyec o ............................................................................................... 94
6.1. Paque es de abajo................................................................................................. 94
6.2. Diag ama de GANTT .............................................................................................. 101
7. P esupues o .................................................................................................................. 103
8. Conclusiones ................................................................................................................. 105
9. Bibliog a ía .................................................................................................................... 106

V
Lis a de ilus aciones
Ilus ación 1: A qui ec u a de ed LoRa [1] ................................................................................ 1
Ilus ación 2: Diag ama de la ed LoRa de I elazpi ..................................................................... 2
Ilus ación 3: Esquema de p oblemas de densi icación de la ed LoRa de I elazpi ...................... 3
Ilus ación 4: Ubicación de los Ga eways en Galdakao............................................................... 5
Ilus ación 5: Esquema de plani icación del p oyec o ................................................................ 8
Ilus ación 6: In o mación básica de un de ice en O biwise ....................................................... 9
Ilus ación 7: In o mación de allada de un de ice en O biwise l .............................................. 10
Ilus ación 8: In o mación de allada de un de ice en O biwise ll ............................................. 10
Ilus ación 9: Mensaje MAC en iado po un disposi i o........................................................... 10
Ilus ación 10: In o mación básica de un Ga eway en O biwise l ............................................. 11
Ilus ación 11: In o mación básica de un Ga eway en O biwise ll............................................. 12
Ilus ación 12: In o mación de allada de un Ga eway en O biwise .......................................... 12
Ilus ación 13: Endpoin de la API de O biwise pa a ob ene odos los de ices de un g upo .... 14
Ilus ación 14: Endpoin de la API de O biwise pa a ob ene los payloads de un de ice ........... 15
Ilus ación 15: Ex ac o de las opciones disponibles del endpoin de ob ención de payloads ... 15
Ilus ación 16: Respues a ob enida de una llamada el endpoin de ob ención de payloads ..... 16
Ilus ación 17: Endpoin pa a ob ene odos los Ga eways asociados a un usua io .................. 17
Ilus ación 18: Respues a ob enida de una llamada el endpoin de lis ado de Ga eways ......... 17
Ilus ación 19: Endpoin de la API NST pa a ob ene pa áme os a anzados de un Ga eway ... 18
Ilus ación 20: Fo ma o de espues a de una llamada al endpoin de ob ención de pa áme os
a anzados de un Ga eway ....................................................................................................... 18
Ilus ación 21: Diag ama de bloques de la ob ención de pa áme os de los de ices ................ 23
Ilus ación 22: Diag ama de bloques de la ob ención de pa áme os de los Ga eways ............. 25
Ilus ación 23: Explicación g á ica de la ó mula de Ha e sine [6] ............................................ 28
Ilus ación 24: Diag ama de bloques de la GUI uncional ......................................................... 33
Ilus ación 25: Pan alla p incipal (GUI uncional) ..................................................................... 34
Ilus ación 26: Pan alla de selección de g upo (GUI uncional) ................................................. 34
Ilus ación 27: Pan alla de selección de iempo (GUI uncional) ............................................... 35
Ilus ación 28: Pan alla de ob ención de payloads (GUI uncional)........................................... 35
Ilus ación 29: Pan alla de gua dado (GUI uncional) ............................................................... 36
Ilus ación 30: Pan alla de da os gua dados (GUI uncional) .................................................... 37
Ilus ación 31: Pan alla de ing esa c edenciales pa a los Ga eways (GUI uncional) ................ 37
Ilus ación 32: Pan alla con la lis a de odos los Ga eways (GUI uncional) .............................. 38
Ilus ación 33: Pan alla con Ga eways seleccionados (GUI uncional) ...................................... 38
Ilus ación 34: Pan alla de ob ención de pa áme os de Ga eways (GUI uncional) ................. 39
Ilus ación 35: Pan alla de c eación de g á icos (GUI uncional) ............................................... 39
Ilus ación 36: Pan alla de inalización (GUI uncional) ............................................................ 39
Ilus ación 37: Pan alla de selección de ca pe as (GUI uncional) ............................................ 40
Ilus ación 38: Pan alla de c eación de g á icos combinados (GUI uncional) ........................... 40
Ilus ación 39: Diag ama de bloques de la GUI inal ................................................................. 41
Ilus ación 40: Diag ama de uncionamien o de "Tkin e -Designe " ........................................ 42
Ilus ación 41: Pan alla p incipal (GUI inal) ............................................................................. 43
Ilus ación 42: Pan alla de selección de g upo (GUI inal) ........................................................ 44
Ilus ación 43: Pan alla de selección de iempo (GUI inal) ...................................................... 44
Ilus ación 44: Pan alla de ob ención de payloads (GUI inal) .................................................. 45
VI
Ilus ación 45: Pan alla de gua dado (GUI inal)....................................................................... 46
Ilus ación 46: Pan alla de da os gua dados (GUI inal)............................................................ 47
Ilus ación 47: Pan alla de ing esa c edenciales pa a los Ga eways (GUI inal) ....................... 47
Ilus ación 48: Pan alla con la lis a de odos los Ga eways (GUI inal) ...................................... 48
Ilus ación 49: Pan alla con Ga eways seleccionados (GUI inal) .............................................. 48
Ilus ación 50: Pan alla de ob ención de pa áme os de Ga eways (GUI inal) ......................... 49
Ilus ación 51: Pan alla de c eación de g á icos (GUI inal) ...................................................... 49
Ilus ación 52: Pan alla de inalización (GUI inal) .................................................................... 50
Ilus ación 53: Pan alla de elección de nume o de análisis (GUI inal) ...................................... 50
Ilus ación 54: Pan alla de selección de ca pe as (GUI inal) .................................................... 51
Ilus ación 55: Pan alla de c eación de g á icos combinados (GUI inal) ................................... 52
Ilus ación 56: Resul ado de c ea el ejecu able ...................................................................... 53
Ilus ación 57: Ejecu able de la aplicación ............................................................................... 54
Ilus ación 58: Ven ana eme gen e al in oduci c edenciales e óneas................................... 55
Ilus ación 59: In o mación es á ica de un Ga eway ................................................................ 57
Ilus ación 60: A chi os JSON de los pa áme os de cada Ga eway .......................................... 58
Ilus ación 61: Ejemplo de da os de calidad de señal ob enidos de un Ga eway ...................... 58
Ilus ación 62: In o mación es á ica de un de ice .................................................................... 59
Ilus ación 63: In o mación de cada mensaje ansmi ido de un de ice ................................... 60
Ilus ación 64: Ejemplo de da os uni icados de un Ga eway .................................................... 61
Ilus ación 65: Ejemplo de da os uni icados de un de ice ........................................................ 61
Ilus ación 66: Mapa de Ga eways y de ices de Galdakao ....................................................... 62
Ilus ación 67: Zoom del mapa de Ga eways y de ices de Galdakao ........................................ 62
Ilus ación 68: G á ico de núme o de ames de uplink po Ga eway (es udio inicial) .............. 63
Ilus ación 69: G a ico de la dis ibución de la media de RSSI (es udio inicial) .......................... 64
Ilus ación 70: Dis ibución de "A e age Ga eways eached" (es udio inicial) .......................... 64
Ilus ación 71: Dis ibución de "Las SF used" (es udio inicial) ................................................. 65
Ilus ación 72: Dis ibución de "Los ames" (es udio inicial) .................................................. 66
Ilus ación 73: Dis ibución de "Recei ed ames" (es udio inicial)........................................... 66
Ilus ación 74: Má genes de po encia de los mensajes (es udio inicial) ................................... 67
Ilus ación 75: Dis ibución de "A e age SNR" (es udio inicial) ................................................ 67
Ilus ación 76: Media de RSSI po cada SF (es udio inicial) ....................................................... 68
Ilus ación 77: Media de SNR po cada SF (es udio inicial) ....................................................... 68
Ilus ación 78: Media de mensajes pe didos po dis ancia al Main ga eway (es udio inicial) .... 69
Ilus ación 79: Media de mensajes pe didos po SF (es udio inicial) ........................................ 69
Ilus ación 80: Mensaje de con igu ación del Ne wo k Se e a un de ice ............................... 73
Ilus ación 81: Comando MAC en iado en el mensaje de con igu ación .................................. 73
Ilus ación 82: Compa a i a de la media de RSSI de los mensajes ecibidos en cada Ga eway . 75
Ilus ación 83: Compa ación del núme o de mensajes ecibidos po cada Ga eway................. 75
Ilus ación 84: Compa ación del núme o de Ga eways al que llegan los mensajes ................... 76
Ilus ación 85: Compa ación del úl imo SF u ilizado po los de ices......................................... 76
Ilus ación 86: Compa ación del ToA ela i o a la dis ancia al Main Ga eway .......................... 77
Ilus ación 87: Compa ación de RSSI en unción de SF ............................................................. 77
Ilus ación 88: Compa ación de SNR en unción de SF ............................................................. 78
Ilus ación 89: Compa ación de la dis ibución de RSSI ............................................................ 78
Ilus ación 90: Compa ación de la dis ibución de SNR ............................................................ 79
Ilus ación 91: Compa ación del núme o de mensajes ecibidos.............................................. 79
VII
Ilus ación 92: Compa ación de po cen aje de mensajes pe didos en elación a la dis ancia al
Main Ga eway ........................................................................................................................ 80
Ilus ación 93: Compa ación de po cen aje de pe didas en elación al SF ................................ 80
Ilus ación 94: Relación en e el SF y ToA ................................................................................ 81
Ilus ación 95: SNR mínimo pa a demodula dependiendo el SF [19] ....................................... 81
Ilus ación 96: Compa a i a de la media de RSSI ecibida po cada Ga eway ........................... 85
Ilus ación 97: Compa ación del núme o de mensajes ecibidos po cada Ga eway................. 86
Ilus ación 98: Compa ación del núme o de Ga eways al que llegan los mensajes ................... 86
Ilus ación 99: Compa ación del úl imo SF u ilizado po los de ices......................................... 87
Ilus ación 100: Compa ación del ToA ela i o a la dis ancia al Main Ga eway ........................ 87
Ilus ación 101: Compa ación de RSSI en unción de SF ........................................................... 88
Ilus ación 102: Compa ación de SNR en unción de SF ........................................................... 88
Ilus ación 103: Compa ación de la dis ibución de RSSI .......................................................... 89
Ilus ación 104: Compa ación de la dis ibución de SNR .......................................................... 89
Ilus ación 105: Compa ación de núme o de mensajes ecibidos ............................................ 90
Ilus ación 106: Compa ación de po cen aje de mensajes pe didos en elación a la dis ancia al
Main Ga eway ........................................................................................................................ 90
Ilus ación 107: Compa ación del po cen aje de la media cumulada de mensajes pe didos en
elación a la dis ancia con el Main Ga eway ............................................................................ 91
Ilus ación 108: Compa ación de po cen aje de pe didas en unción del SF ............................. 91
Ilus ación 109: Diag ama de Gan ....................................................................................... 102
VIII
Lis a de ablas
Tabla 1: Resumen de pa áme os a ob ene de los de ices ..................................................... 11
Tabla 2: Resumen de pa áme os a ob ene de los Ga eways .................................................. 13
Tabla 3: Resumen de pa áme os que se an a u iliza pa a analiza la ed .............................. 14
Tabla 4: Pa áme os ob enidos lis ando los de ices ................................................................. 15
Tabla 5: Pa áme os ob enidos u ilizando el endpoin de ob ención de payloads .................... 16
Tabla 6: Pa áme os ob enidos lis ando los Ga eways ............................................................. 17
Tabla 7: Pa áme os a anzados ob enidos de la API del NST ................................................... 18
Tabla 8: Resumen de mé odos de ob ención de pa áme os ................................................... 19
Tabla 9: Pa áme os QoS con igu ables en el Newo k Se e ................................................... 71
Tabla 10: Nue os alo es de los pa áme os QoS modi icados (i e ación)................................ 72
Tabla 11: Nue os alo es de los pa áme os QoS modi icados ( inal)....................................... 83
Tabla 12: Sueldos y nóminas ................................................................................................. 103
Tabla 13: Amo izaciones ...................................................................................................... 103
Tabla 14: Resumen de p esupues o....................................................................................... 104
6
3. Obje i os y alcance del abajo
El obje i o p incipal de es e abajo es consis e en la op imización de la ed IoT LoRa desplegada
po I elazpi median e ajus es ealizados en los pa áme os a anzados de la ed. Es a
op imización se á aplicada en un á ea ocalizada de la ed (Galdakao) y con los esul ados
ob enidos y median e la aplicación de esc i o io desa ollada, se pod á expandi al es o de la
ed IoT.
Pa a pode lle a a cabo es e obje i o, se plan ean cinco obje i os secunda ios, los cuales
ayuda an a lle a a cabo una mejo ealización del abajo inal.
• De inición de pa áme os impo an es y de esul ados a ob ene pa a el análisis: pa a
ealiza un análisis lo más comple o posible de la ed LoRa de I elazpi, es indispensable
de ini los pa áme os que se án necesa ios pa a ealiza dicho análisis. Además,
ambién es necesa io de ini cuáles se án los esul ados que se an a que e ob ene , al
igual que el o ma o en el que se p esen a án.
• C eación de la aplicación de esc i o io: con el in de pode eplica es e análisis en las
di e en es zonas de la ed de I elazpi, se c ea á una aplicación de esc i o io con in e az
de usua io pa a acili a y simpli ica los u u os análisis de la ed.
• Es udio p e io a ealiza cambios en la ed: an es de ealiza ningún cambio en la ed,
se á necesa io analiza el es ado ac ual de es a, con el in de iden i ica cuáles pueden
se los pun os más débiles y espec o a es os p og ama una se ie de cambios en los
pa áme os a anzados de la ed.
• Realización de cambios pa a mejo a el es ado de la ed: pa a pode encon a un
pun o óp imo de los pa áme os a anzados de la ed que se quie en cambia , se á
necesa io i cambiándolos y algunos de es os se án p ueba y e o . Depende á de cuan
ápido se llegue al esul ado espe ado pa a sabe el núme o de i e aciones que se
ealiza án.
• Ob ención de los pa áme os óp imos pa a los esul ados deseados: una ez ealizadas
las i e aciones de p ueba y e o pa a encon a los pa áme os QoS adecuados, se
asigna án es os pa áme os y se ha á un análisis inal con el in de e si ealmen e se
ob ienen los esul ados espe ados.

7
4. Bene icios que apo a el abajo
En es e apa ado se a a hace mención a los bene icios económicos, écnicos y sociales que
suponen es e abajo de in de mas e .
4.1. Bene icios sociales
Es e abajo ayuda a a op imiza la ed LoRa de I elazpi. Es a op imización no solo impulsa á la
e iciencia en la ges ión de ecu sos c í icos como puede se el agua, sino que ambién edunda á
en bene icios signi ica i os pa a las au o idades locales, como los ayun amien os.
Es o se aduci á di ec amen e en una mejo a palpable en la ges ión del agua en la Comunidad
Au ónoma Vasca. Es e p og eso se e leja á en una mayo disponibilidad de agua, en una
educción sus ancial del despe dicio y, en úl ima ins ancia, en el o alecimien o de la
sos enibilidad de es e ecu so c í ico en la egión.
4.2. Bene icios económicos
En cuan o a los bene icios económicos, es os se pod ían di idi en dos pa es, los bene icios de
la emp esa ges o a de la ed LoRa, I elazpi, y los bene icios económicos que las emp esas que
ges ionan los con ado es de agua.
Po pa e de I elazpi, la op imización de la ed LoRa supond á un aho o de gas os más que un
mayo ing eso de capi al. Es o se debe a que, op imizando la ed, se p e ende da más cobe u a
y de mejo calidad u ilizando los mismos Ga eways, po lo que I elazpi no end á que ins ala
nue os Ga eways, aho ándose así los cos es de comp a, ins alación, supe isión y
man enimien o de es os.
En el caso de los usua ios de la ed, es os ambién pod án educi cos es con la op imización de
la ed, ya que los da os de los disposi i os end án una asa de e o mucho meno y la cobe u a
o ecida se á mayo , po lo que el gas o de pe sonal en i ísicamen e a los luga es donde es án
ins alados es os disposi i os se puede eco a d ás icamen e.
4.3. Bene icios écnicos
El p incipal bene icio écnico de es e abajo es la esolución de los aspec os especí icos que
causan un peo desempeño de la ed, impac ando posi i amen e en la e iciencia local. Es o se
debe a que el abajo se ha ealizado pa a la zona ocalizada de Galdakao, po lo que los
esul ados ob enidos pod án se isibles en esa zona.
Es o implica que, g acias a habe ealizado el análisis en una zona en conc e o, se ha ob enido
una ins an ánea p ecisa y ac ualizada de la ed en Galdakao. Pe o, los esul ados pueden se i
pa a es ablece bases sólidas pa a la oma de decisiones en u u as expansiones y ajus es de la
ed LoRa.
En é minos gene ales, es e abajo ayuda a a la u u a plani icación de la ed LoRa al igual que
a la op imización de la ya desplegada en o os luga es que no sean Galdakao, ya que el abajo
se ha ealizado de la mane a gene alizada posible.
8
5. Desc ipción de la solución p opues a
En es e apa ado del abajo se an a de alla los pasos seguidos du an e el anscu so pa a la
elabo ación de es e. Es os pasos se explica án de una o ma o denada al y como se o ganizó el
TFM desde un p incipio.
Siguiendo el esquema de plani icación (Ilus ación 5), es e apa ado se a a di idi pa a desc ibi
el abajo, elacionado con los cinco obje i os secunda ios. P ime o se explica án las di e en es
de iniciones que se han hecho, an o de los pa áme os que se an a u iliza como de los
esul ados que se p e ende ob ene .
Ilus ación 5: Esquema de plani icación del p oyec o
A con inuación, se explica á odo lo elacionado con la aplicación de esc i o io que se ha c eado,
empezando desde los sc ip s independien es más básicos has a llega a la aplicación inal la cual
aúna odo lo p e iamen e c eado.
Después se explica á el es udio inicial que se ha hecho, an es de ealiza ningún cambio a la ed,
pa a así pode obse a el es ado de es a y ob ene conclusiones espec o a que pa áme os
pod ía se necesa io cambia .
Pos e io men e, se explica á la i e ación de mejo a que se ha ealizado con el in de encon a
los alo es óp imos de los pa áme os a anzados de la ed que se han decidido cambia . Es a
pa e es o almen e escalable en cuan o a núme o de i e aciones y se pod ía epe i las eces
necesa ias has a ob ene los esul ados espe ados. Pe o, debido al limi ado iempo del TFM, se
ha hecho una única i e ación.
Po úl imo, en la con igu ación inal se ealiza á un análisis con los alo es inales de los
pa áme os a anzados de la ed que se han modi icado, pa a asegu a así el co ec o
uncionamien o de la ed y las mejo as espec o al es ado inicial de es a.
5.1. Me odología de cap u a de da os y esul ados
Es e p ime apa ado del abajo es undamen al, ya que en él se de inen los aspec os
signi ica i os del TFM. Al es ablece las bases y los obje i os, se o ien a el desa ollo del es o
del abajo.
P ime o se han de inido los pa áme os que pueden esul a impo an es pa a es e abajo, los
cuales ayuda an a en ende mejo la ed y isualiza como es a cambia a a és de es os
pa áme os.
Una ez eniendo de inidos que pa áme os se necesi an pa a hace un buen análisis de la ed,
se de inen los mé odos de ex acción de es os de los di e en es luga es donde es án gua dados.
Po úl imo, sabiendo cuales an a se los pa áme os que se an a u iliza pa a analiza la ed, se
de inen di e sos g á icos pa a pode isualiza es os pa áme os de una o ma sencilla y cla a.
9
Es o ambién incluye mezcla di e en es pa áme os con el in de isualiza los da os de una
mane a más compac a.
En esumen, en es e bloque se explica án en p o undidad los siguien es subapa ados:
• De inición de pa áme os
• De inición de mé odos de cap u a de da os
• De inición de g á icos a ob ene
5.1.1. De inición de pa áme os
Como p ime pun o de es e abajo es impo an e de ini cuáles son los pa áme os que se an
a u iliza pa a de ini la calidad de la ed LoRa de I elazpi. Es os pa áme os se pueden ob ene
del Ne wo k Se e con el cual se ges iona oda la ed IoT. El Ne wo k Se e u ilizado po I elazpi
es O biwise [3], una pla a o ma pensada pa a p oyec os a g an escala y con muchas
uncionalidades ú iles pa a lle a a cabo di e en es a eas.
O biwise es á di idido en dos pa es, una pa a la ges ión de los de ices y o a pa a la ges ión de
los Ga eways, DASS (Da a Access Sub-Sys em) y NST (Ne wo k Supe ision Tool)
espec i amen e. Como pa a el comple o análisis de la ed es necesa io ob ene da os an o de
los de ices como de los Ga eways, se ha á uso de ambas ins ancias con el in de ob ene el
mayo núme o de pa áme os ú iles.
Pa áme os de los de ices
Haciendo uso de la in e az g á ica de O biwise, se pueden analiza los pa áme os disponibles
de los disposi i os. Pa a empeza , en la in o mación básica de los disposi i os se pueden
encon a como pa áme os ú iles el De EUI (iden i icado único de cada disposi i o) y la
posición de es e (la i ud y longi ud). Es a in o mación se puede e en la Ilus ación 6, señalados
únicamen e los pa áme os mencionados.
Ilus ación 6: In o mación básica de un de ice en O biwise
Po o o lado, accediendo a in o mación más de allada de los de ices, se pueden encon a
pa áme os elacionados con la calidad de la ed, como pueden se el RSSI, SNR, e c. De es os
pa áme os que se pueden obse a en la Ilus ación 7, se ha á uso del RSSI (Recei ed Signal
S eng h Indica o ), del SNR (Signal- o-Noise Ra io), el SF (Sp eading Fac o ), el Main Ga eway
(Ga eway p incipal) y el núme o de Ga eways al que llegan los mensajes del disposi i o.
10
Ilus ación 7: In o mación de allada de un de ice en O biwise l
De es os pa áme os, el RSSI y el SNR se u iliza án pa a a e igua con que po encia de señal
llegan los mensajes que los de ices en ían. El SF se u iliza á pa a e el modo en el que se
ansmi en los da os. El Main Ga eway se á ú il pa a e que Ga eways ienen más ca ga de
abajo, y inalmen e, el núme o de Ga eways al que llega cada mensaje se á un indica i o de la
edundancia de la ed.
Con inuando con la in o mación de alla de los de ices, ambién es posible selecciona angos de
iempo y ob ene in o mación única y exclusi amen e de ese ango de inido, además de medias
y po cen ajes. En la Ilus ación 8 se pueden obse a di e en es pa áme os los cuales ambién
son ealmen e ú iles pa a ealiza un análisis de la calidad de la ed.
Ilus ación 8: In o mación de allada de un de ice en O biwise ll
En e ellos se encuen an el núme o de mensajes ecibidos en el Ne wo k Se e del disposi i o
(UL F ame CnT) y las medias en el ango de iempo seleccionado de los pa áme os RSSI y SNR
(A RSSI[dBm] y A SNR[dB]).
Además, pa iendo del da o del núme o de mensajes que han llegado a O biwise y analizando
cual es el núme o máximo de mensajes que debe ían de habe llegado, se puede ob ene el
núme o de mensajes pe didos (Los F ames).
Finalmen e, exis e un pa áme o que en la in e az web de O biwise no se mues a, pe o es igual
de impo an e pa a medi la calidad de la ed como el es o. Es e pa áme o es el iempo en el
ai e (Time on Ai , ToA) de cada mensaje, ya que la ecnología LoRa al u iliza una banda no
licenciada [4], el iempo que se puede ocupa la banda el limi ado, po lo que es in e esan e
con ola es e pa áme o.
En la Ilus ación 9, se puede obse a que el pa áme o ToA apa ece en los mensajes de la capa
MAC (Medium Access Con ol) que en ían los disposi i os.
Ilus ación 9: Mensaje MAC en iado po un disposi i o
En esumen, los pa áme os que es necesa io ob ene de cada de ice quedan lis ados en la Tabla
1, con su nomb e pa a su uso y su de inición b e e.
11
Nomb e
De inición
de eui
Iden i icado único del de ice
la i ude
La i ud pa a su ubicación
longi ude
Longi ud pa a su ubicación
a e age_ ssi
Media de RSSI en el iempo analizado
a e age_sn
Media de SNR en el iempo analizado
a e age_ ime_on_ai _ms
Media de ToA en el iempo analizado
a e age_gws_ eached
Media de Ga eways alcanzados en el iempo analizado
main_gw
Ga eway p incipal del de ice
los _ ames
Nume o de mensajes no ecibidos en O biwise
ecei ed_ ames
Nume o de mensajes ecibidos en O biwise
las _SF_used
SF usado en el úl imo mensaje ecibido
Tabla 1: Resumen de pa áme os a ob ene de los de ices
Pa áme os de los Ga eways
Al igual que con los de ices, los pa áme os que se pueden se ú iles pa a hace un análisis de la
ed pueden encon a se en la in e az web de O biwise. P ime o de odo, obse ando la
in o mación básica de un Ga eway, se pueden encon a los pa áme os de Ga eway ID
(iden i icado único de cada Ga eway) y Name (Nomb e asignado al Ga eway pa a econoce lo
ácilmen e), al y como se puede obse a en la Ilus ación 10.
Ilus ación 10: In o mación básica de un Ga eway en O biwise l

12
Además de es a in o mación básica, ambién se pueden encon a las coo denadas (la i ud y
longi ud) de donde es á ins alado el Ga eway (Ilus ación 11), al igual que pasaba con los
de ices.
Ilus ación 11: In o mación básica de un Ga eway en O biwise ll
Accediendo a in o mación más de allada de cada Ga eway, se pueden encon a pa áme os
di ec amen e elacionados con el in e cambio de mensajes. En e ellos des acan UL F ame Cn
(Uplink F ame Coun ), Los F ame Cn (Los F ame Coun ), A RSSI [dBm] (A e age RSSI [dBm])
y A SNR [dB] (A e age SNR [dB]). Es os se pueden encon a en la Ilus ación 12.
Ilus ación 12: In o mación de allada de un Ga eway en O biwise
De los pa áme os mencionados, UL F ame Cn se á ú il pa a sabe cuán os mensajes ecibe un
Ga eway y e si es e es á sa u ado espec o a los demás. Los F ame Cn se u iliza á pa a
a e igua si el Ga eway iene pe dida de paque es, es o es, que haya ecibido el mensaje de un
de ice pe o que po alguna azón no lo haya podido e ansmi i al Ne wo k Se e . Po o o
lado, A RSSI y A SNR se i án pa a e la po encia media de los mensajes ecibidos en el
Ga eway en el ango de iempo p e iamen e es ablecido.
Resumiendo, los pa áme os que es necesa io ob ene de cada Ga eway quedan lis ados en la
Tabla 2, con su nomb e pa a su uso y su de inición b e e.
13
Nomb e
De inición
Ga eway_ID
Iden i icado único del Ga eway
name
Nomb e asignado al Ga eway pa a su ácil econocimien o
la i ude
La i ud pa a su ubicación
longi ude
Longi ud pa a su ubicación
UL_F ame_Cn
Nume o de mensajes ecibidos en el iempo analizado
Los _F ame_Cn
Nume o de mensajes pe didos en el iempo analizado
A _RSSI_[dBm]
Media de RSSI en el iempo analizado
A _SNR_[dBm]
Media de SNR en el iempo analizado
Tabla 2: Resumen de pa áme os a ob ene de los Ga eways
Resumen de pa áme os
Con el in de isualiza mejo los pa áme os que se an a u iliza pa a hace el análisis de la ed,
se han esumido en la Tabla 3, donde apa ece el nomb e, la de inición y la asociación del
pa áme o a un de ice o un Ga eway.
Además, se han añadido nue os pa áme os que únicamen e se pueden ob ene u ilizando
an o in o mación de los de ices como de los Ga eways. Es os pa áme os son el Ga eway más
ce cano a cada de ice y las dis ancias espec i as en e el de ice y el Main Ga eway y el Ga eway
más ce cano.
Nomb e
De inición
Asociado
de eui
Iden i icado único del de ice
de ice
la i ude
La i ud pa a la ubicación del de ice
de ice
longi ude
Longi ud pa a la ubicación del de ice
de ice
a e age_ ssi
Media de RSSI de mensajes del de ice en el iempo
analizado
de ice
a e age_sn
Media de SNR de mensajes del de ice en el iempo
analizado
de ice
a e age_ ime_on_ai _ms
Media de ToA de mensajes del de ice en el iempo
analizado
de ice
a e age_gws_ eached
Media de Ga eways alcanzados po de ice en el
iempo analizado
de ice
los _ ames
Nume o de mensajes no ecibidos en O biwise po
de ice
de ice
ecei ed_ ames
Nume o de mensajes ecibidos en O biwise po
de ice
de ice
las _SF_used
SF usado en el úl imo mensaje en iado po el de ice
de ice
main_gw
Ga eway p incipal del de ice
de ice
dis ance_ o_main_gw
Dis ancia en e el de ice y el Main Ga eway
de ice
14
nea es _gw
Ga eway más ce cano al de ice
de ice
dis ance_ o_nea es _gw
Dis ancia en e el de ice y el Ga eway más ce cano
de ice
Ga eway_ID
Iden i icado único del Ga eway
Ga eway
name
Nomb e asignado al Ga eway pa a su ácil
econocimien o
Ga eway
la i ude
La i ud pa a la ubicación del Ga eway
Ga eway
longi ude
Longi ud pa a la ubicación del Ga eway
Ga eway
UL_F ame_Cn
Nume o de mensajes ecibidos en el iempo
analizado po Ga eway
Ga eway
Los _F ame_Cn
Nume o de mensajes pe didos en el iempo
analizado po Ga eway
Ga eway
A _RSSI_[dBm]
Media de RSSI de mensajes ecibidos po Ga eway
en el iempo analizado
Ga eway
A _SNR_[dBm]
Media de SNR de mensajes ecibidos po Ga eway
en el iempo analizado
Ga eway
Tabla 3: Resumen de pa áme os que se an a u iliza pa a analiza la ed
5.1.2. De inición de los mé odos de cap u a de pa áme os
Con el in de pode hace uso de los pa áme os ya de inidos pa a ealiza el análisis de la ed
LoRa, se á necesa io es ablece los mé odos con los que se an a ob ene esos da os, pa a así
pode ene acceso a es os de una mane a en la que se pueda au oma iza .
Pa a ello, O biwise cuen a con una API (Applica ion P og amming In e ace) y una ex ensa
documen ación la cual se á posible consul a con el in de a e igua cómo ob ene los
pa áme os solici ados.
Al igual que el apa ado an e io , en es e ambién se di e encia á la ob ención de los pa áme os
de los de ices y de los Ga eways.
Pa áme os de los de ices
Analizando la documen ación de la API de O biwise, se encuen a un mé odo pa a ob ene una
lis a de odos los de ices pe enecien es a un g upo (Ilus ación 13). I elazpi o ganiza los
disposi i os po g upos, y una de las di ec ices pa a asigna g upos es el municipio en el que
es á ins alado el senso . Po lo que, pa a el caso de es e abajo, el g upo que se a a u iliza el
“galdakao”.
Ilus ación 13: Endpoin de la API de O biwise pa a ob ene odos los de ices de un g upo
Con es e endpoin se ob ienen di e sos pa áme os de cada disposi i o, pe o de los de inidos
p e iamen e, únicamen e 3, los cuales se pueden e en la Tabla 4. En la abla, {hos } hace
15
e e encia a la di ección de O biwise y puede se an o la di ección p i ada como la pública, y
{g oupid} hace e e encia al nomb e del g upo que se a a u iliza , en es e caso “galdakao".
Pa áme o
Endpoin
de eui
h ps://{hos }/ es /nodes?g oup={g oupid}
la i ude
h ps://hos / es /nodes?g oup=g oupid
longi ude
h ps://hos / es /nodes?g oup=g oupid
Tabla 4: Pa áme os ob enidos lis ando los de ices
Una ez habiendo ob enido una lis a de odos los de ices de los que se a a hace el análisis,
usando el siguien e endpoin (Ilus ación 14) se pueden ob ene los mensajes (payloads) que ha
en iado cada disposi i o.
Ilus ación 14: Endpoin de la API de O biwise pa a ob ene los payloads de un de ice
Además, es e endpoin pe mi e añadi di e en es opciones pa a il a los payloads. En e ellas,
las más in e esan es son las de il a po echa, ya que el análisis se ha á en un ango de iempo
de e minado. En la Ilus ación 15 se pueden obse a algunas de las opciones disponibles, y
ma cadas en ojo, las que se an a u iliza .
Ilus ación 15: Ex ac o de las opciones disponibles del endpoin de ob ención de payloads
U ilizando es e endpoin , se ob end á como esul ado la in o mación de la Ilus ación 16 pa a
cada de ice. De es a in o mación ob enida, se ha án cálculos pa a ob ene cie os pa áme os
que no se consiguen di ec amen e, sino que es necesa io ealiza algunas ope aciones, como
puede se el caso de ob ene las medias de RSSI, SNR, ToA, e c.
22
o Media de SNR po úl imo SF u ilizado: en es e úl imo, se mos a á lo mismo
que en an e io , pe o u ilizando los alo es de SNR en ez de RSSI.
Es os g á icos se i án pa a analiza los da os ob enidos de cada análisis del es ado de la ed
después de aplica los cambios. Además, es os ambién se i án pa a compa a los esul ados
de los di e en es es udios, isualizando en un único g a ico el an es y el después.
5.2. C eación de in e az de usua io
En es e segundo apa ado, el obje i o es c ea una in e az g á ica pa a pode ealiza an os
análisis de la ed LoRa de I elazpi como se quie a, de cualquie zona seleccionada y englobando
odo lo posible.
Pa a ello, como p ime paso se han gene ado di e sos sc ip s u ilizando el lenguaje de
p og amación Py hon. Es os sc ip s se pueden di idi en dos secciones, los que si en pa a la
ob ención de los pa áme os y los que si en pa a a a los da os ob enidos pa a gene a los
g á icos.
Después de habe gene ado los sc ip s, se c ea á una in e az de usua io uncional pa a uni ica
odos es os. Y inalmen e, se e oca á la in e az de usua io uncional con el in de hace la más
amigable pa a el usua io inal, además de c ea un ins alado pa a pode ins ala la aplicación
en cualquie máquina.
En esumen, en es e bloque se explica án en p o undidad los siguien es subapa ados:
• Gene ación de sc ip s pa a la ob ención de da os
• Gene ación de sc ip s pa a la isualización de g á icos
• C eación de in e az de usua io uncional
• C eación de in e az de usua io inal
• Co ección de e o es y casos lími es
NOTA: a lo la go de es e apa ado se ha á e e encia a di e en es ca pe as y/o a chi os del
p oyec o comple o subido en Gi Hub, con el in de pode segui mejo la explicación. El p oyec o
comple o se encuen a en es e enlace: h ps://gi hub.com/isedano005/LoRa-Ne wo k-
Analyze .
5.2.1. Gene ación de sc ip s pa a la ob ención de da os
Pa a la ob ención de da os de la API de O biwise, es necesa io dis ingui en e los de ices y los
Ga eways, ya que la in o mación de los pa áme os de es os no se ex ae del mismo si io. Po
ende, es e apa ado se di idi á en dos, la que concie ne a la ob ención de los pa áme os de los
de ices y la que concie ne a los Ga eways.
NOTA: el código desc i o en es e subapa ado (con algunas modi icaciones ya que después se
ha adap ado a la in e az de usua io) se puede encon a en el módulo de la API (api_module)
del abajo inal.
Pa áme os de los de ices
Pa a ob ene los pa áme os p e iamen e de inidos de los de ices, es necesa io segui una se ie
de pasos has a llega a los pa áme os eque idos. En la Ilus ación 21 se puede obse a el
diag ama de bloques de lo que concie ne a la ob ención de es os pa áme os de una o ma
sencilla.

23
Ilus ación 21: Diag ama de bloques de la ob ención de pa áme os de los de ices
El diag ama se pod ía esumi en los siguien es pun os:
• Pedi las c edenciales del usua io con el que se quie e ealiza el análisis.
• Ob ene un oken pa a la API asociado al usua io pa a mayo segu idad.
• Ob ene los g upos asociados al usua io.
• Selecciona un g upo y ob ene odos los de ices asociados a es e.
• Selecciona el ango de echas en las que se quie e ealiza el análisis.
• Ob ene odos los payloads de odos los de ices en ese ango de iempo.
Toda es a in o mación ob enida se a almacenando en di e en es a chi os JSON pa a pode
a a es os da os más adelan e.
En ando más en de alle en cada uno de es os pun os, lo p ime o de odo es au en ica se con a
el se ido median e unas c edenciales. Es as c edenciales son el usua io y con aseña que se
u ilizan pa a la in e az web de O biwise.
Tal y como I elazpi iene o ganizado los di e en es usua ios, las c edenciales u ilizadas pa a el
caso de es udio de Galdakao solo si en pa a un único clien e (CABB) y una única ma ca de
con ado es en conc e o (iT on).
Como la pa e de segu idad es impo an e ya que se es á abajando sob e una ed en
p oducción, se ha decidido u iliza un oken pa a aumen a la segu idad de las llamadas a la API,
en ez de es a ansmi iendo una y o a ez las c edenciales mismas.
24
Pa a ello, la API de O biwise cuen a con un endpoin que pe mi e ob ene un oken pa a un
cie o iempo con el que las llamadas a la API queda an au en icadas con el usua io y con aseña
que p e iamen e se han in oducido.
El endpoin en cues ión es el siguien e:
h ps://i elo biwise.i elazpi.eus/ es /oau h2/ oken
Y hace al a pasa le los siguien es da os pa a ob ene el oken:
• “g an _ ype”: “passwo d”
• “use name”: {usua io}
• “passwo d”: {con aseña}
Una ez ob enido el oken, el siguien e paso es ob ene odos los g upos den o del usua io.
Como ya se ha mencionado an e io men e, los g upos son una o ma de o ganiza los
disposi i os, y en e las o mas de o ganiza los se encuen a la geog á ica, de iniendo un g upo
po cada municipio y asignado es os g upos a cada de ice co espondien e.
El endpoin pa a ob ene los g upos es el siguien e:
h ps://i elo biwise.i elazpi.eus/ es /g oups
Y se le pasa el siguien e pa áme o:
• “Au ho iza ion”: “Bea e { oken}”
Con es o se ob iene una lis a de odos los g upos exis en es en ese usua io. De es os g upos se
selecciona uno de ellos, en es e caso “galdakao", y se uel e a hace una llamada a la API pa a
ob ene odos los de ices asociados al g upo. Pa a ello se llama al siguien e endpoin :
h ps://i elo biwise.i elazpi.eus/ es /g oups
Como el núme o de de ices puede se ele ado (en el caso de Galdakao unos 13.000), la API pa a
e i a sob eca gas de uel e un máximo de 2.000 de ices po llamada, pe o es posible
ob ene los odos si se le añaden los siguien es pa áme os pa a ob ene una lis a paginada:
• “Au ho iza ion”: “Bea e { oken}”
• “g oup”: “galdakao"
• “limi ”: 2000
• “ge _pages”: “ ue”
Con es a llamada, la API de uel e a ias e e encias a las di e en es páginas pa a pode ealiza
a ias consul as una de ás de o a pa a i ob eniendo los de ices asociados al g upo en g upos
de 2.000 de ices po llamada.
Es as e e encias ienen en el pa áme o “page_s a e”, y añadiendo es e nue o pa áme o a la
llamada al endpoin en ez de “ge _pages”, se an ob eniendo odos los de ices asociados al
g upo seleccionado.
Finalmen e, una ez habiendo ob enido la lis a de odos los de ices de los que se a a ealiza el
análisis, se ob end án odos los payloads de es os, es o es, odos los da os que los de ices han
en iado.
25
Pa a ello, p ime o se á necesa io selecciona un ango de iempo en el que se a a ealiza el
análisis. En el caso de Galdakao, los análisis ecogen da os de 7 días, iempo su icien e pa a ene
una can idad de da os conside able. Se pod ía escoge un ango más amplio, pe o es o supone
más can idad de da os, o lo que es lo mismo, más ca ga de abajo pa a la API y pa a la aplicación
a desa olla en sí.
Pa a ob ene los payloads de cada de ice, es necesa ia una llamada a la API po cada de ice.
h ps://i elo biwise.i elazpi.eus/ es /nodes/{de eui}/payloads/ul
Además, a cada llamada es necesa io añadi le los siguien es pa áme os:
• “Au ho iza ion”: “Bea e { oken}”
• “da a_ o ma ”: “hex"
• “ om_da e”: { echa de inicio del análisis}
• “ o_da e”: { echa de in del análisis}
Una ez ealizadas odas las llamadas a la API necesa ias y habiendo ob enido odas las
espues as, odos es os da os se almacenan en a chi os JSON pa a abaja con ellos más
adelan e.
Con es o hab ía concluido la ex acción de da os de los de ices de la API, po lo que aho a es el
u no de los Ga eways.
Pa áme os de los Ga eways
Pa a la ob ención de los pa áme os de los Ga eways, se segui á la lógica explicada en el
diag ama de bloques de la Ilus ación 22.
Ilus ación 22: Diag ama de bloques de la ob ención de pa áme os de los Ga eways
26
El diag ama de la imagen es pa ecido al de los de ices, eniendo un inicio p ác icamen e
idén ico. En ando en más en de alle en el diag ama, los pasos a segui pa a ob ene los
pa áme os p ede inidos de los Ga eways se ían los siguien es:
• Pedi las c edenciales del usua io adminis ado de Ga eways.
• Ob ene un oken pa a la API asociado al usua io pa a mayo segu idad.
• Ob ene la lis a de odos los Ga eways de la ed.
• Selecciona los Ga eways a analiza y ob ene los pa áme os de cada uno de ellos.
Al igual que se ha hecho con los de ices, es os da os se almacena án en a chi os JSON pa a
pode abaja con ellos más adelan e.
En ando en de alle en cada bloque, se puede obse a que has a la ob ención del oken el
p oceso es idén ico al conseguido con los de ices. La única di e encia se ían las c edenciales
usadas pa a ob ene el oken, ya que, pa a el caso de los Ga eways, exis e un usua io que se
enca ga de almacena la in o mación de odos los Ga eways.
Po eso mismo, el endpoin pa a ob ene el oken es el mismo, pe o los pa áme os u ilizados
son di e en es:
h ps://i elo biwise.i elazpi.eus/ es /oau h2/ oken
Los pa áme os en cues ión se ían los siguien es:
• “g an _ ype”: “passwo d”
• “use name”: {usua io_ga eways}
• “passwo d”: {con aseña_ga eways}
Una ez ob enido el oken, el siguien e paso es ob ene la lis a de odos los Ga eways que
o man la ed LoRa. Pa a ello, se llama al siguien e endpoin :
h ps://i elo biwise.i elazpi.eus/ es /ga eways
Y se le pasa el siguien e pa áme o:
• “Au ho iza ion”: “Bea e { oken}”
Una ez habiendo ob enido el lis ado de odos los Ga eways, se á necesa io selecciona cuales
se an a analiza . Es o se puede hace de una o ma ela i amen e sencilla, ya que los Ga eways
se nomb an eniendo en cuen a la ubicación en donde se han ins alado, po lo que, pa a es e
caso de es udio de Galdakao, odos los Ga eways que se encuen an ins alados en el municipio,
ienen en el nomb e “Galdakao”.
Teniendo ya los Ga eways que se quie en analiza de inidos, se pasa a u iliza la API del NST pa a
ob ene los pa áme os de los Ga eways. Como ya se ha mencionado an e io men e, es a API
no unciona an bien como la de O biwise, y pa a es e caso de la ob ención de los pa áme os
de los Ga eways, el endpoin u ilizados no de uel e un obje o al hace la llamada, si no que, la
única o ma de ob ene da os del endpoin es haciendo la llamada a a és de un na egado ,
como si uese una URL.
Es o implica que la au oma ización del p oceso se complica un poco, ya que es necesa io el uso
de un na egado en ez de llamadas a la API a a és de código Py hon. Pa a sol en a es e
p oblema, se u iliza á web sc aping [5], una écnica pa a ob ene da os de páginas web de una
o ma au oma izada.
27
La u ilización del web sc aping conlle a el uso de un na egado en segundo plano ( o almen e
anspa en e pa a el usua io), con lo que, alen iza el p oceso de la ob ención de da os
compa ando a la u ilización de únicamen e llamadas simples a la API.
Dicho es o, las URLs que se an a u iliza end án es e o ma o:
h ps://i elo biwise.i elazpi.eus/ w1/ es ?ge GWS a sAgg ega ed=1& om={ om_da e}
& o={ o_da e}&gw={gw_id}& z=-60
Donde { om_da e} y { o_da e} se ían las mismas echas seleccionadas en la pa e de ob ención
de los de ices y {gw_id} se ía el iden i icado único de cada Ga eway, po lo que hab ía que
u iliza una URL po cada Ga eway que se quie a analiza .
Todos los da os se i án almacenando en a chi os de una o ma o denada pa a pode u iliza los
pos e io men e en el a amien o de es os da os y la c eación de g á icos u ilizando es os
mismos.
5.2.2. Gene ación de sc ip s pa a la isualización de g á icos
Después de habe gene ado los sc ip s pa a la ob ención de los pa áme os an o de los de ices
como de los Ga eways, el siguien e paso consis e en c ea o os nue os sc ip s pa a la c eación
de los g á icos que p e iamen e se habían de inido. Pa a ello, se segui á u ilizando el lenguaje
de p og amación Py hon.
An es de empeza a c ea los g á icos, es necesa io adap a los da os p e iamen e ob enidos
que se han ido gua dando en di e en es a chi os JSON. Con es o se p e ende homogeneiza los
da os y ob ene un único a chi o con los pa áme os que se an a g a ica pa a los de ices y o o
pa a los Ga eways.
NOTA: el código desc i o en es e subapa ado (con algunas modi icaciones ya que después se
ha adap ado a la in e az de usua io) se puede encon a en el módulo de los da os
(da a_module) del abajo inal.
T a amien o de da os
Pa a empeza , se han cogido odos los payloads, p e iamen e ob enidos, de odos los de ices y
se han calculado los alo es medios de di e en es pa áme os, con los da os ob enidos de la
anja de iempo elegida. Es o se ha hecho ya que la API no de uel e los alo es medios, sino
que de uel e un alo asociado a cada uno de los payloads.
Los pa áme os de los cuales se ha calculado el alo medio son los siguien es:
• RSSI
• SNR
• ToA
• Núme o de Ga eways alcanzados
Po o o lado, se ha calculado ambién cual ha sido el Main Ga eway más común pa a cada
de ice de odos los payloads. Además, se han con ado el núme o de mensajes (payloads)
ecibidos ( ecei ed ames) y se ha calculado, en base al núme o máximo de mensajes ecibidos,
el núme o de mensajes pe didos (los ames). Finalmen e, del úl imo payload ecibido se ex ae
el SF en el cual es á emi iendo el de ice.

28
Una ez hecho eso, se c ea un nue o a chi o JSON con es os da os y ambién con a ios
pa áme os que se han ob enido di ec amen e de la API al lis a los de ices. El a chi o en
cues ión con a a con los siguien es pa áme os pa a cada de ice:
• De eui
• La i ud
• Longi ud
• Media de RSSI
• Media de SNR
• Media de ToA
• Media de núme o de Ga eways alcanzados
• Main Ga eway
• Mensajes pe didos
• Mensajes ecibidos
• Ul imo SF u ilizado
Teniendo odos es os da os, los únicos pa áme os es an es pa a cada de ice son las dis ancias
al Main Ga eway y al Ga eway más ce cano. Pa a pode calcula es os pa áme os, se u iliza án
las coo denadas (la i ud y longi ud) de los de ices y de los Ga eways. En onces, pa a cada de ice
se calcula á la dis ancia a su Main Ga eway u ilizando la ó mula de Ha e sine (Ilus ación 23).
Además, con el mismo mé odo, se calcula á la dis ancia al es o de Ga eways del análisis y se
ob end á el más ce cano al de ice y la dis ancia a la que se encuen a.
Ilus ación 23: Explicación g á ica de la ó mula de Ha e sine [6]
Una ez habiendo ealizado es os cálculos, se añaden los siguien es es campos a los ya
exis en es pa a cada de ice, ob eniendo así oda la in o mación necesa ia pa a cada uno de los
disposi i os.
• Dis ancia al Main Ga eway (m)
• Ga eway más ce cano
• Dis ancia al Ga eway más ce cano (m)
Teniendo ya un único a chi o JSON con odos los pa áme os de los de ices, el siguien e paso
es ealiza algo simila con odos los Ga eways.
29
Pa a ello, lo p ime o de odo se ía uni los pa áme os ob enidos indi idualmen e de cada
Ga eway en un único a chi o. En el caso de los Ga eways, la API sí que acili a los alo es medios
de los pa áme os, po lo que no se ía necesa io ealiza cálculos como con los de ices.
De odos los pa áme os que se ob ienen de cada Ga eway haciendo web sc aping, se gua da an
los siguien es:
• Iden i icado de Ga eway
• Nume o de mensajes de uplink ecibidos
• Nume o de paque es pe didos
• Media de RSSI (de los paque es ecibidos)
• Media de SNR (de los paque es ecibidos)
Y una ez uni icados odos eso da os, se combina án con los ob enidos al habe lis ado los
Ga eways, los cuales son los siguien es:
• Nomb e del Ga eway
• La i ud
• Longi ud
Con odo es o, el a amien o de da os se puede da po inalizado ya que se ha conseguido
uni ica los pa áme os de los de ices en un único a chi o JSON, al igual que los pa áme os de
los Ga eways, que se gua dan en o o a chi o JSON di e en e.
C eación de g á icos
Teniendo ya odos los pa áme os an o de los de ices como de los Ga eways en a chi os JSON
de un o ma o conocido, el siguien e paso es gene a los sc ip s pa a ob ene los g á icos
p e iamen e de inidos a pa i de es os da os.
Los g á icos que se an a c ea an a se in e ac i os, es o es, no una simple imagen sino unos
g á icos en los que se an a pode añadi y qui a cie os pa áme os, hace clic en las ba as de
los da os y ob ene in o mación adicional, e c. Pa a ello, los g á icos gene ados end án la
ex ensión HTML, en ez de las ípicas PNG o JPEG de las imágenes.
El p ime g á ico que se a a gene a se á el mapa que con end á la localización de los Ga eways,
con in o mación adicional de cada uno de es os, y la ubicación de cada de ice. Es os úl imos
se án ep esen ado como pun os, ya que al pode se an os (en es e caso unos 13.000), el mapa
a da demasiado iempo en ca ga y no es cómodo isualiza lo.
Pa a c ea el mapa se han u ilizado 2 lib e ías de Py hon:
• Geopy [7]: Pa a ob ene las coo denadas cen ales del municipio del que se ealiza el
análisis y así cen a el mapa.
• Folium [8]: Pa a dibuja un mapa y añadi ma cado es de los Ga eways y los de ices de
una o ma sencilla.
Con la ayuda de es as lib e ías, se ha gene ado un sc ip capaz de c ea un mapa in e ac i o que
mues e odos los Ga eways y de ices seleccionados pa a el análisis y gua da es e mapa en un
a chi o HTML (mapGWsAndDe ices.h ml).
30
Los g á icos es an es son g á icos de ba as, po lo que no necesi a an las lib e ías geopy y
olium, pe o si es a o a:
• Plo ly [9]
Es a lib e ía acili a la c eación de g á icos in e ac i os, en e ellos los de ba as, que ha sido el
mé odo elegido pa a isualiza los da os.
Los p ime os g á icos de ba as que se an a c ea son los elacionados con los Ga eways, los
cuales ienen en el eje X cada uno de los Ga eways que se ha seleccionado pa a el análisis. Todos
los da os necesa ios pa a c ea es os g á icos se encuen an en el JSON de in o mación de los
Ga eways.
Una ez eniendo esos da os, pa a la c eación de los g á icos se u iliza á como eje X el
iden i icado del Ga eway, y pa a el eje Y, los siguien es pa áme os, uno pa a cada g á ico.
• Nume o de mensajes de uplink ecibidos
• Nume o de paque es pe didos
• Media de RSSI (de los paque es ecibidos)
• Media de SNR (de los paque es ecibidos)
Y con es os da os se gene an los siguien es g á icos in e ac i os.
• uplinkF ameCoun e _x_ga eways.h ml
• los F ameCoun e _x_ga eways.h ml
• a e ageRSSI_x_ga eways.h ml
• a e ageSNR_x_ga eways.h ml
Con es os g á icos gene ados, el siguien e paso se ía el c ea o os sc ip s pa a los g á icos de
los de ices. P ime o, se c ea án los g á icos de dis ibuciones, después los que o denan los
de ices po dis ancias al Main Ga eway, y inalmen e, los que los o denan po el ul imo SF
u ilizado.
Empezando con las dis ibuciones, lo p ime o que se ha hecho es o ganiza y ag upa los da os
en bloques pa a pode mos a de una o ma sencilla, pe o a la ez signi ica i a, los da os
ob enidos. Los alo es se han ag upado de la siguien e mane a:
• Media de RSSI: se ha edondeado el alo de cada de ice al en e o más ce cano,
haciendo que en el eje X se mues en solo los alo es en e os en sal os de 1 dBm. El eje
Y mues a el núme o de de ices que, después de edondea , ienen esa media de RSSI.
• Media de SNR: exac amen e igual que la media de RSSI, pe o con los alo es de SNR. El
eje X mues a alo es en e os de SNR en sal os de 1 dB y el eje Y el núme o de de ices
que ienen esa media de SNR, después de habe edondeado el alo .
• Media de ToA: el alo de ToA se edondea al en e o múl iplo de diez más ce cano,
dejando así en el eje X sal os de 10 ms.
• Mensajes pe didos: el núme o de mensajes pe didos siemp e a a se un núme o
en e o, po lo que se ag upan dependiendo ese núme o.
• Mensajes ecibidos: al igual que el núme o de mensajes pe didos, es os ambién se án
un núme o en e o. Además, es e g á ico y el de mensaje pe didos se á in e samen e
p opo cional.
• Media de núme o de Ga eways alcanzados: el núme o de media de Ga eways
alcanzados se edondea al décimo más ce cano, dando más p ecisión al g a ico que si
31
se edondease al en e o más ce cano. Po lo que, el eje X mues a sal os de 0.1
Ga eways alcanzados.
• Main Ga eways: en es e caso, el eje X se án los iden i icado es de los Ga eways (como
con los g á icos de los Ga eways) y como cada de ice cuen a con un Main Ga eway, se
cuen an el núme o de ocu encias de cada uno de es os y se mues an en el g á ico,
siendo el eje Y el núme o de de ices que ienen a dicho Ga eway asociado como el Main
Ga eway.
• Úl imo SF u ilizado: pa ecido al g á ico de Main Ga eways, pe o en es e caso se u ilizado
el pa áme o del úl imo SF u ilizado po cada de ice como eje X. Como eje Y, el núme o
de de ices que han u ilizado ese SF.
Siguiendo el mismo o den que la lis a an e io , los g á icos que se ob ienen se gua dan con los
siguien es nomb es:
• RSSI_dis ibu ion.h ml
• SNR_dis ibu ion.h ml
• imeOnAi _dis ibu ion.h ml
• los F ames_dis ibu ion.h ml
• ecei edF ames_dis ibu ion.h ml
• a e ageGa ewaysReached_dis ibu ion.h ml
• mainGa eways_dis ibu ion.h ml
• las SFUsed_dis ibu ion.h ml
Una ez gene ado los g á icos de dis ibuciones, los siguien es g á icos son los elacionados con
las dis ancias de los de ices al Main Ga eway.
Pa a ello, se ag upan los de ices a pa i de la dis ancia al Main Ga eway y edondeando al
cen ena más ce cano, dejando así en el eje X la dis ancia al Main Ga eway en sal os de 100
me os.
Una ez eniendo los de ices ag upados de es a mane a, se calcula án las medias de di e en es
pa áme os den o de cada ango de dis ancia, pa a así pode g a ica los alo es de los de ices
de una o ma ela i amen e p ecisa sin sob eca ga mucho el g a ico de da os.
Las medias calculadas po cada ag upación de dis ancia han sido de los siguien es pa áme os:
• Media de RSSI: se calcula la media de odas las medias de RSSI de los de ices que es én
den o del ango de dis ancia. Además de g a ica las ba as, una pa a dis ancia, ambién
se g a ica una línea con inua pa a pode obse a la media acumulada de odos los
alo es de RSSI de los de ices que se encuen an a menos de X dis ancia del Main
Ga eway, donde X es 100, 200, 300, e c.
• Media de SNR: exac amen e igual que con los alo es de RSSI, pe o con los alo es de
SNR pa a es e g á ico. Además de la media acumulada.
• Media de ToA: igual que con RSSI y SNR, pe o es a ez con los alo es de Time on Ai en
milisegundos. También se g a ica la media acumulada pa a es e caso.
• Media de mensajes pe didos: pa a es e g a ico se calcula la media de mensajes
pe didos po de ice en el ango de dis ancia al Main Ga eway. Además, se calcula
ambién la media acumulada de mensajes pe didos a lo la go de las dis ancias.
• Media de mensajes pe didos en po cen aje: se u ilizan los mismos da os que pa a el
an e io g á ico, pe o en ez de u iliza el alo absolu o de mensajes pe didos, se
38
Ilus ación 32: Pan alla con la lis a de odos los Ga eways (GUI uncional)
En es a pan alla, se pod án il a po nomb e y selecciona los Ga eways que se deseen inclui
en el análisis. En la Ilus ación 33 se puede obse a que pa a es e caso p ác ico se han
seleccionado los Ga eways de la zona de Galdakao, los cuales odos ellos ienen en el nomb e la
palab a “Galdakao”.
Ilus ación 33: Pan alla con Ga eways seleccionados (GUI uncional)

39
Una ez seleccionados los Ga eways deseados, se pasa á a la siguien e pan alla (Ilus ación 34),
donde de nue o se pod á e una ba a de ca ga mien as se an ob eniendo los pa áme os de
los Ga eways seleccionados.
Ilus ación 34: Pan alla de ob ención de pa áme os de Ga eways (GUI uncional)
Al inaliza es a ob ención de da os, se pasa á a la siguien e pan alla (Ilus ación 35) donde se
inicia á la c eación de los g á icos a pa i de los pa áme os que se han ido ob eniendo has a el
momen o.
Ilus ación 35: Pan alla de c eación de g á icos (GUI uncional)
Al inaliza , se mos a á una nue a pan alla simple (Ilus ación 36) con la cual se in o ma al
usua io de que el p oceso ha inalizado.
Ilus ación 36: Pan alla de inalización (GUI uncional)
Con es o, la pa e de ealiza un análisis de la ed es a ía cubie a. Pe o, en la pan alla de inicio
(Ilus ación 25) exis e la posibilidad de ealiza una compa a i a en e dos análisis p e iamen e
ealizados, pa a pode ob ene los g á icos de ambos análisis uni icados y pode analiza mejo
la in o mación ob enida.
Una ez en es a pan alla (Ilus ación 37), se le da á al usua io la opción de elegi dos ca pe as
(F omXXXXXX_ToYYYYYY) que con ienen los análisis p e ios.
40
Ilus ación 37: Pan alla de selección de ca pe as (GUI uncional)
Habiendo seleccionado las ca pe as, se gene a án los g á icos co espondien es en un nue o
di ec o io que sigue la siguien e je a quía:
• G upo
o F omXXXXXX_ToYYYYYY
o F omAAAAAA_ToBBBBBB
o Compa e_XXXXYYYY_ o_AAAABBBB
▪ dis ancesToMainGa eway
▪ dis ibu ions
▪ ga eways
▪ las SFused
Donde se c ea á la ca pe a “Compa e_XXXXYYYY_ o_AAAABBBB” y ahí se gua da án los g á icos
c eados a pa i de los análisis que se habían ealizado en las ca pe as “F omXXXXXX_ToYYYYYY”
y “F omAAAAAA_ToBBBBBB”.
Mien as se gene an los g á icos, se ol e á a isualiza una ba a de p og eso (Ilus ación 38)
pa a indica al usua io el po cen aje de comple ado del p oceso.
Ilus ación 38: Pan alla de c eación de g á icos combinados (GUI uncional)
Finalmen e, cuando e mina el p oceso se puede e la pan alla de inalización (Ilus ación 36)
al igual que se podía e cuando se e minaba un análisis.
Con es o, se puede da po inalizada la in e az g á ica uncional, ya que cub e la mayo ía de
aspec os necesa ios pa a ealiza un análisis y pode ealiza compa a i as en e los di e en es
análisis ealizados.
5.2.4. C eación de in e az de usua io inal
Con el in de c ea una aplicación más p o esional y amigable pa a el usua io inal, se decide
mejo a la in e az g á ica añadiéndole algo de diseño y alguna nue a uncionalidad en e o as
cosas. Además, la in e az de usua io uncional es únicamen e código Py hon, ejecu ado desde
la línea de comandos, pe o pa a c ea una aplicación uncional en cualquie o denado de
41
I elazpi, se á necesa io c ea un ins alado , ya que no odos los o denado es, ni usua ios, ienen
po qué pode o sabe ejecu a Py hon.
Po ello, en es e apa ado p ime o se desc ibi án los cambios de diseño ealizados a la aplicación
uncional y inalmen e se explica á cómo se ha pasado de ene código Py hon únicamen e
ejecu able desde la línea de comandos a un ins alado capaz de ins ala el p og ama, y odas las
dependencias, en cualquie o denado .
Nue o diseño
En el nue o diseño, la uncionalidad de la aplicación es p ác icamen e idén ica, pe o con alguna
di e encia en la pa e de compa ación de análisis y en la inalización de ob ención de da os. En
la Ilus ación 39 se puede obse a el diag ama de bloques de es a nue a in e az, la cual a ia
lige amen e con el mos ado en la in e az uncional.
Ilus ación 39: Diag ama de bloques de la GUI inal
Además de es os cambios, es a nue a in e az se ha diseñado con la in ención de se más
amigable pa a el usua io, además de más a ac i a isualmen e. Pa a es o úl imo, se ha u ilizado
la web “Figma” [12], la cual o ece una he amien a de diseño de aplicaciones a a és de un
edi o de a as a y sol a (D ag & D op).
42
Po o o lado, pa a expo a los diseños c eados con el edi o e impo a los en la aplicación
diseñada en o ma de código Py hon, se ha hecho uso de la he amien a “Tkin e -Designe ” [13],
la cual pe mi e ans o ma los diseños c eados con el edi o en código Py hon.
Pa a ello, a la he amien a el usua io únicamen e iene que pasa le 3 pa áme os.
• Token ID: Token gene ado den o de la p opia cuen a de Figma pa a iden i ica al
usua io.
• File URL: URL del diseño c eado po el usua io.
• Ou pu Pa h: Ca pe a de des ino en el o denado pa a gua da el código y los demás
ecu sos.
En la Ilus ación 40 se puede obse a el diag ama de uncionamien o de es a he amien a, de
una o ma cla a.
Ilus ación 40: Diag ama de uncionamien o de "Tkin e -Designe "
43
Haciendo uso de es as he amien as, se ha mejo ado la in e az g á ica con el in de hace la más
ag adable y a ac i a pa a el usua io inal, añadiéndole colo es, una mejo o ganización, diseño,
e c.
NOTA: el código desc i o en es e subapa ado se puede encon a en el módulo de la in e az de
usua io (gui_module) del abajo inal.
Dejando es o cla o, al ejecu a se la aplicación inal se pod á e una nue a pan alla de inicio
(Ilus ación 41), con las mismas uncionalidades que enía la in e az uncional, pe o con un
diseño eno ado.
Ilus ación 41: Pan alla p incipal (GUI inal)
Compa ando con la in e az uncional, en es a pan alla se ha añadido el nomb e de la aplicación
en modo de po ada, ex o explica i o pa a cada acción y diseño en los bo ones y en adas de
ex o.
Además, a la en ana como al, se le ha añadido el logo de I elazpi (a iba a la izquie da) y se le
ha pues o un nomb e signi ica i o a la en ana.
En cuan o a la uncionalidad, es a no ha cambiado. Se pueden in oduci las c edenciales del
usua io donde se encuen an los disposi i os pa a ealiza el análisis o pulsa el bo ón “Inicia
compa a i a” pa a compa a di e en es análisis ya ealizados.
Si se in oducen las c edenciales (unas co ec as), se mos a á la siguien e pan alla (Ilus ación
42), donde se pod án e los g upos que exis en en es e usua io.

44
Ilus ación 42: Pan alla de selección de g upo (GUI inal)
En es a pan alla se ha ajus ado un poco el amaño de los elemen os y se ha añadido ex o
explica i o, además de cambia el diseño del bo ón.
Aquí se pod á il a y busca el g upo deseado y una ez seleccionado se pasa á a la siguien e
pan alla (Ilus ación 43), donde se selecciona án las echas de inicio y inal del análisis.
Ilus ación 43: Pan alla de selección de iempo (GUI inal)
45
En es a nue a pan alla se han cen ado los elemen os pa a da una mejo imagen a es a, además
de expone la in o mación ob enida (núme o de de ices) de una o ma cla a y concisa.
Una ez se seleccionan las echas pa a el análisis, en la siguien e pan alla (Ilus ación 44) se
pod á e el p og eso de ob ención de los payloads de esas echas de los de ices del g upo
elegido.
Ilus ación 44: Pan alla de ob ención de payloads (GUI inal)
En es a pan alla se mues a aho a el iempo seleccionado pa a el análisis, en días, y el núme o
de disposi i os de los cuales se a a ex ae in o mación. Además, ambién se añade ex o
explica i o.
Una ez inalizada la ob ención de los da os, se pasa á a la siguien e pan alla (Ilus ación 45),
donde se le indica á al usua io que debe elegi un di ec o io pa a gua da los da os.
46
Ilus ación 45: Pan alla de gua dado (GUI inal)
En es a nue a pan alla se ha añadido bas an e in o mación sob e cómo se an a gene a los
subdi ec o ios de los da os, ya que en la in e az uncional es a in o mación no se explicaba po
ningún lado.
Po la pa e de uncionalidad, es exac amen e igual que lo que e a en la in e az uncional, po
lo que, seleccionando un di ec o io aíz, se c ea an los di e en es subdi ec o ios, sepa ando,
g upos, angos de iempo, da os y g á icos.
Una ez elegido el di ec o io aíz, se mos a á la siguien e pan alla (Ilus ación 46) con la
in o mación del di ec o io seleccionado.
47
Ilus ación 46: Pan alla de da os gua dados (GUI inal)
Al p esiona el bo ón “Siguien e”, se pasa á a la siguien e pan alla (Ilus ación 47), donde se
pedi án las c edenciales del usua io adminis ado de los Ga eways.
Ilus ación 47: Pan alla de ing esa c edenciales pa a los Ga eways (GUI inal)
Una ez in oducidas las c edenciales, y si son co ec as, se mos a á una lis a (Ilus ación 48)
con odos los Ga eways adminis ados po ese usua io. De esa lis a, se end án que elegi los
Ga eways deseados pa a ealiza el análisis.
54
Una ez la ejecución del comando se ha comple ado, se hab á c eado un ejecu able (LoRa
Ne wo k Analyze .exe, Ilus ación 57), con el icono que se había p ede inido.
Ilus ación 57: Ejecu able de la aplicación
Es e a chi o ejecu able únicamen e unciona bien en la maquina en la que se ha c eado, ya que,
pa a su uncionamien o, es á ob eniendo ecu sos de o os di ec o ios. Pa a que el ejecu able
uncione en cualquie o o o denado , hab ía que mo e a esos o denado es an o el ejecu able
como el di ec o io de ecu sos.
Es o, po mucho que sea uncional, no es demasiado p o esional, ya que, cualquie p og ama
que se ins ala en el o denado se suele hace a a és de un a chi o “se up”, con el cual se
ins alan odos los elemen os necesa ios.
Con el in de imi a es a p ác ica y c ea una aplicación más p o esional, se u iliza el p og ama
“Inno Se up” [17], el cual pe mi e c ea un único a chi o de se up pa a pode ins ala la
aplicación y odos los ecu sos necesa ios.
Pa a pode c ea el a chi o se up, son necesa ios los siguien es elemen os:
• Nomb e de la aplicación: el nomb e con el que se ins ala á.
• A chi o ejecu able: el de la aplicación que se ha desa ollado.
• Recu sos ex a: ecu sos necesa ios pa a el co ec o uncionamien o de la aplicación.
• Licencia de la aplicación c eada: documen o legal del uso que se le puede da a la
aplicación.
• Nomb e del se up: el nomb e del a chi o se up.
• Icono del a chi o se up: icono con el que se c ea a el a chi o de se up.
Con es os elemen os y siguiendo los pasos, se ob end á el a chi o se up que se pod á mo e a
cualquie o denado y al ejecu a lo y segui los pasos indicados, se ins ala la aplicación que ha
sido desa ollada pa a ealiza análisis de la ed LoRa de I elazpi.
5.2.5. Co ección de e o es y casos lími es
A lo la go del iempo que se iba c eando la in e az uncional y la aplicación inal, se han ido
encon ando a ios e o es o mejo as posibles pa a que el uncionamien o de la aplicación sea
el óp imo.
Las co ecciones más signi ica i as se pueden ag upa en 4 g upos:
• Ob ención del endpoin co ec o dependiendo la ed en la que se encuen e el usua io.
• Manejo de excepciones de allos de au en icación.
• Aplicación mul ihilo.
• Manejo de casos lími es con al a de da os.

55
En los siguien es subapa ados se explica á más de alladamen e cada una de es as co ecciones.
Ob ención de endpoin
En un p incipio, la aplicación ha sido desa ollada en un o denado , pe o es a aplicación iene
que se ejecu able en cualquie o denado de I elazpi, se encuen e donde se encuen e.
Teniendo es o en cuen a, se han de ec ado di e en es posibilidades en donde el o denado
puede encon a se en di e en es edes, po lo que es necesa io ga an iza la conec i idad desde
esas edes a los endpoin s de las APIs u ilizadas.
Las di e en es edes donde pod ía encon a se el o denado son las siguien es:
• Red cableada de I elazpi (salida a in e ne po EJIE)
• Red WiFi de I elazpi (salida po la IP pública de I elazpi)
• VPN de I elazpi
• Res o de casos
Es os 4 casos se pueden ag upa en dos g upos. Po una pa e, las edes conocidas de I elazpi
( ed de EJIE, WiFi de I elazpi y VPN de I elazpi), y po o a, las edes desconocidas.
En el p ime g upo, al se es as edes conocidas, se puede con igu a la aplicación pa a de ec a
el p e ija de las di ecciones IP de esas edes y u iliza un endpoin pa a es e caso. El enpoin en
cues ión se á el accesible únicamen e desde la IP p i ada, ya que es as edes ienen acceso al
di eccionamien o p i ado de los se ido es donde es á ins alado el Ne wo k Se e de O biwise.
En el segundo g upo, como en es e se engloban el es o de opciones, se op a po asigna le el
di eccionamien o público, ya que es e se á accesible desde la g an mayo ía de edes.
Excepciones de allo de au en icación
Al es a desa ollando la aplicación en un en o no con olado y ce ado, el allo de au en icación
po la in oducción e ónea de c edenciales po pa e del usua io no se u o en cuen a. Es o hizo
que la aplicación no supiese maneja esas excepciones y que al in oduci unas c edenciales
inco ec as la aplicación se quedase congelada, eniendo que ce a la y ol e a ab i pa a pode
ol e a abaja con ella.
Es o sumado a que no se gua da el es ado del análisis que se es á lle ando a cabo, hacia que, si
se e aba en la inse ción de c edenciales del usua io adminis ado de los Ga eways, se pe día
odo el p og eso ealizado has a el momen o.
Pa a e i a que es o pase, se ha enido en cuen a que puede se que las c edenciales pueden no
se co ec as, y pa a indica le al usua io que debe ol e a in oduci de nue o las c edenciales,
de o ma co ec a es a ez, la aplicación lanza una en ana eme gen e (Ilus ación 58) con es a
in o mación.
Ilus ación 58: Ven ana eme gen e al in oduci c edenciales e óneas
56
P og amación mul ihilo
La aplicación desa ollada iene como obje i o ealiza di e en es análisis de la ed LoRa de
I elazpi, y pa a ello, necesi a una g an can idad de da os pa a ob ene esul ados.
La ob ención de es os da os es manejada po la API de O biwise, pe o al se al la can idad (pa a
el análisis de Galdakao, 7 días de da os de 13.000 disposi i os), el iempo de ob ención de es os
es muy signi ica i o (en e 30 y 40 minu os pa a Galdakao).
Po ello, en la aplicación se implemen an las ba as de ca ga, pa a que el usua io pueda obse a
el p og eso ealizado has a el momen o. Pe o, al implemen a es o, la aplicación iene que se
capaz de maneja la in e az g á ica y las llamadas a la API de o ma simul ánea, ya que, si no, la
aplicación en a ía en modo “No esponde” (ya que la in e az g á ica se queda congelada) po
mucho que las llamadas a la API se sigan ejecu ando.
Pa a el usua io inal, si no sabe el uncionamien o de la aplicación, le da la sensación de que la
aplicación se ha colgado, po mucho que no sea así. Es po eso que, pa a e i a es a si uación,
en los casos que la aplicación debe hace llamadas a la API, se hacen desde un hilo di e en e,
pa a que la in e az g á ica siga uncionando y el usua io pueda obse a que la aplicación es á
abajando y mos ando el p og eso.
Casos lími e de al a de da os
Al igual que se ha explicado con las excepciones de au en icación, es a aplicación se ha
desa ollado en un en o no ce ado y siemp e u ilizando los mismos da os, los necesa ios pa a
un análisis en Galdakao. Pe o, unción de la aplicación debe se aplicable a odos los escena ios
posibles, es deci a los di e en es municipios en los que I elazpi cuen a con cobe u a LoRa y
senso es.
Po ello, es posible que, en los di e en es casos, al en cie os da os que hacen que la aplicación
deje de unciona co ec amen e y que no se gene en los esul ados deseados, o ningún
esul ado en el peo de los casos.
T as ealiza di e en es análisis y p uebas a la aplicación, los casos donde pueden al a da os
que han sido co egidos son los siguien es:
• Sin g upos en el usua io con el que se ha hecho login.
• G upo no seleccionado pa a ealiza el análisis.
• Sin da os de los de ices en las echas seleccionadas.
• Sin Ga eways con el usua io adminis ado de Ga eways (login con o o usua io).
• Ga eways no seleccionados pa a ealiza el análisis.
• Sin da os de los Ga eways en las echas seleccionadas.
• Pa áme os al an es pa a ealiza algún g á ico.
• A chi os JSON no encon ados pa a ealiza compa a i as.
Al ealiza es as co ecciones, se p e ende maximiza la e icacia de la aplicación y hace que el
usua io pueda u iliza la de una mane a sencilla, sin miedo a equi oca se y ene que ol e a
empeza desde el p incipio.
57
5.3. Es udio inicial
En es e e ce apa ado se analiza á la ed al y como se con igu a po de ec o, con el in de e
el es ado base de la ed y pode de e mina los cambios que pod ían se bene iciosos pa a
aumen a la calidad de es a.
Pa a el análisis, se ob end án los pa áme os an o de los Ga eways como de los de ices,
haciendo uso de los sc ip s que se han p epa ado con an e io idad. Una ez ob enidos esos
da os, se les aplica á un p ocesado y se gene a án los g á icos p ede inidos, es os ambién, con
los sc ip s que se habían p epa ado.
Finalmen e, se ha á una in e p e ación de es ado ac ual de la ed analizando los g á icos, y se
alo a án cuáles han sido los esul ados ob enidos y cuál es la calidad de la ed as es e p ime
análisis.
En esumen, en es e bloque se explica án en p o undidad los siguien es subapa ados:
• Ob ención de los da os de los Ga eways
• Ob ención de los da os de los de ices
• P ocesado de da os
• Gene ación de g á icos
• In e p e ación del es ado de la ed
• Valo ación de los esul ados iniciales
5.3.1. Ob ención de los da os de los Ga eways
Con el in de ealiza un análisis comple o de la ed, se ob end án los pa áme os de los
Ga eways seleccionados, es deci , los que se encuen an en Galdakao, ya que el análisis y las
op imizaciones se ha án en ese municipio.
En la ed LoRa de I elazpi, exis en 16 Ga eways que se encuen an en Galdakao, pe o solo 15 de
ellos se encon aban ac i os en el ango de echas seleccionadas pa a la ob ención de
pa áme os, po lo que, el análisis con a á únicamen e con 15 Ga eways, ya que el decimosex o
de ol e á da os acíos.
Habiendo de inido los Ga eways de los que se quie e ob ene la in o mación, haciendo uso de
los sc ip s, se c ea á un a chi o JSON con la in o mación es á ica de odos los Ga eways
seleccionados, la que se puede e en la Ilus ación 59.
Ilus ación 59: In o mación es á ica de un Ga eway
58
El ango de iempo seleccionado pa a el análisis ha sido de 7 días, ya que se ha conside ado
iempo su icien e pa a ealiza medias y cálculos es adís icos de los pa áme os ob enidos, sin
llega a sob eca ga a la aplicación de da os, ya que es o la alen iza ía.
Pa a la ob ención de los da os, se u iliza án los sc ip s p e iamen e c eados, y con ellos se
ob end á un a chi o JSON con la in o mación de cada Ga eway (Ilus ación 60).
Ilus ación 60: A chi os JSON de los pa áme os de cada Ga eway
Den o de cada uno de es os a chi os, se puede encon a la in o mación necesa ia pa a el
pos e io análisis de la ed, como se puede obse a en la Ilus ación 61.
Ilus ación 61: Ejemplo de da os de calidad de señal ob enidos de un Ga eway
Con es os da os, se puede da po concluida la ob ención de los pa áme os de los Ga eways en
la ase inicial.
59
5.3.2. Ob ención de los da os de los de ices
A la ez que se ealiza la ob ención de los da os de los Ga eways, ambién se ob ienen los
pa áme os de los de ices, ya que se p e ende usa la misma anja de iempo (los mismos 7
días) pa a analiza los pa áme os y hace los cálculos es adís icos pe inen es.
Pa a ob ene los da os necesa ios pa a el análisis, se u iliza án los sc ip s p e iamen e c eados,
con los cuales se ob end án 2 a chi os JSON. El p ime o de ellos con a á con la in o mación
es á ica de los de ices, la que se puede obse a en la Ilus ación 62.
Ilus ación 62: In o mación es á ica de un de ice
El segundo a chi o con iene los pa áme os de calidad de los mensajes ansmi idos du an e los
7 días seleccionados (Ilus ación 63).

60
Ilus ación 63: In o mación de cada mensaje ansmi ido de un de ice
Con odos es os da os conseguidos de los de ices, se puede da po inalizada la ob ención de
los pa áme os, ya que, con es os dos a chi os JSON c eados, es posible ealiza un análisis muy
comple o de la calidad de la ed.
5.3.3. P ocesado de da os
Una ez ob enidos los a chi os con los da os “en c udo” an o de los Ga eways como de los
de ices, es necesa io hace les un a amien o pa a selecciona los da os ealmen e impo an es
pa a el análisis, así como ob ene cie os pa áme os de i ados de los o iginales, como pueden
se medias, máximos, e c.
Po la pa e de los Ga eways, se uni ican los da os es á icos con la in o mación de la calidad de
señal que han ecibido du an e los 7 días y se gene a un único a chi o con oda la in o mación
necesa ia pa a la gene ación de g á icos elacionados a los Ga eways (Ilus ación 64).
61
Ilus ación 64: Ejemplo de da os uni icados de un Ga eway
Po la pa e de los de ices, el p ocedimien o seguido es simila , c eando un único a chi o JSON
(Ilus ación 65) que con iene an o la in o mación es á ica de cada de ice como las es adís icas
ob enidas a a és de los da os de calidad de señal du an e los da os de los 7 días ob enidos.
Ilus ación 65: Ejemplo de da os uni icados de un de ice
Con es os dos a chi os JSON c eados, es posible gene a los g á icos que se había de inido al
inicio del p oyec o, pa a así pode analiza la calidad de la ed du an e los 7 días en los que se
ha ealizado el análisis.
5.3.4. Gene ación de g á icos
Habiendo a ado ya los da os y gene ado los a chi os JSON con la in o mación necesa ia an o
de los Ga eways como de los de ices, haciendo uso de los sc ip s ya p epa ados, se empiezan a
gene a los g á icos p ede inidos.
Empezando po el mapa, en la Ilus ación 66 se puede obse a como es e ha sido c eado
añadiendo los Ga eways como e ique as y los de ices como simples igu as ci cula es (con el in
de no sob eca ga el p opio mapa y que la expe iencia de usua io sea buena). Además, el mapa
se ha cen ado au omá icamen e en la zona de Galdakao, como se había p ede inido.
62
Ilus ación 66: Mapa de Ga eways y de ices de Galdakao
Si se hace zoom en la imagen, se puede obse a cómo es án epa idos los de ices a lo la go de
los edi icios. Además, haciendo clic en las e ique as de los Ga eways, se puede ob ene
in o mación ex a (nomb e del Ga eway) con el in de da acilidades a la ho a de iden i ica los.
Todo es o se puede e en la Ilus ación 67.
Ilus ación 67: Zoom del mapa de Ga eways y de ices de Galdakao
63
Es e mapa puede se i pa a hace una inspección isual de donde es án si uados los de ices y
Ga eways, y así hace una ap oximación de po dónde puede al a cobe u a LoRa o donde
puede se necesa io añadi o o Ga eway pa a da le más capacidad a la ed.
En cuan o a los g á icos asociados a los Ga eways, se han gene ado como se espe aba u ilizando
los sc ip s p e iamen e c eados. Como ejemplo, en la Ilus ación 68 se puede obse a cuan os
mensajes de uplink ha ecibido cada Ga eway du an e el anscu so de los 7 días, pa a así pode
iden i ica cuáles son los Ga eways con más á ico.
Ilus ación 68: G á ico de núme o de ames de uplink po Ga eway (es udio inicial)
Además, pa a acili a la comp ensión del g á ico, se ha añadido in o mación ex a a cada ba a,
a la cual se puede accede ácilmen e pasando el a ón po encima de la ba a deseada. En es a
in o mación adicional se ha añadido el nomb e del Ga eway (pa a iden i ica lo más ácilmen e
que con el iden i icado único de Ga eway) y el núme o exac o de ames de uplink.
El es o de g á icos se han ob enido de la misma mane a, ejecu ando los sc ip s que se habían
c eado an e io men e y alimen ándolos con los da os ya a ados an o de los Ga eways como
de los de ices.
Los subg upos de g á icos que ambién se han gene ado son las dis ibuciones de los pa áme os
de los de ices (Ilus ación 69), los que o denan los da os dependiendo la dis ancia al Main
Ga eway y los que los o denan dependiendo cual ha sido el úl imo SF que han u ilizado.
70
Po o o lado, en cuan o a la pe dida de paque es, lo ideal es que sea ce o, pe o eso es
p ác icamen e inalcanzable po di e en es mo i os ajenos a la p opia ed o de escalabilidad de
es a. Pa a ene un obje i o ealis a, lo ideal es que no haya más de un 10% de pe dida de
paque es en los de ices analizados.
Finalmen e, los ni eles de po encia de señal, aun es ando den o de lo no mal pa a el p o ocolo
LoRaWAN, se pod ía in en a aumen a es os alo es con el in de que los mensajes de los
disposi i os más lejanos ambién acaben llegando a los Ga eways, llegando a su ez al Ne wo k
Se e .
En esumen, el po cen aje de mensajes pe didos supe a el espe ado, po lo que se á necesa io
ealiza acciones pa a educi es e núme o. Además, el núme o de de ices que solo llegan a un
único Ga eway es algo ala man e, ya que es o puede supone en cie os escena ios un aumen o
signi ica i o del po cen aje de paque es pe didos. Po úl imo, la po encia de señal ecibida, aun
es ando den o de las anjas que ma ca el p opio p o ocolo LoRaWAN, no son del odo buenas,
po lo que se in en a a mejo a es os ni eles.
5.4. I e aciones de mejo a
A lo la go de es e cua o apa ado, se pa i á de las conclusiones ob enidas en el es udio inicial
sob e el es ado de la ed LoRa y que cambios pueden se aplicables pa a mejo a la calidad de
se icio de es a.
P ime o se plan ea án los pa áme os a anzados de la ed que se deben modi ica con el in de
ob ene las modi icaciones en la ed que se habían p opues o. T as plan ea es os pa áme os,
se aplica án a la ed, en es e caso, a Galdakao únicamen e, y se espe a á un iempo p udencial
pa a que los cambios su an e ec o.
El es o del análisis se á simila al es udio inicial, ya que se ob end án los pa áme os an o de
los Ga eways como de los de ices, se p ocesa án los da os ob enidos y se c ea án los g á icos
de es e nue o análisis. Como di e encia con el an e io es udio, en es e se u iliza á la in e az
g á ica uncional pa a lle a a cabo el p oceso de la ob ención de los da os, el a ado y la
gene ación de los g á icos. Además, no solo se gene a án los g á icos de es e análisis, sino que
ambién se c ea án g á icos compa a i os en e es e y el an e io .
Finalmen e, se ha á una in e p e ación del es ado de la ed a a és de los g á icos gene ado y
se alo a á el nue o es ado as habe aplicado los cambios pe inen es.
En esumen, en es e bloque se explica án en p o undidad los siguien es subapa ados:
• Replan eamien o de nue os pa áme os QoS
• Ob ención de los da os de los Ga eways
• Ob ención de los da os de los de ices
• P ocesado de da os
• Gene ación de g á icos
• In e p e ación del es ado de la ed
• Valo ación de los esul ados as los cambios
5.4.1. Replan eamien o de nue os pa áme os QoS
Con el in de cambia la calidad de la ed LoRa, se ha plan eado cambia di e en es pa áme os
QoS. El Ne wo k Se e de O biwise pe mi e al adminis ado de la ed es ablece pe iles de

71
calidad de se icio, pudiendo es os asigna se a usua ios en e os, g upos o incluso de ices
indi iduales.
Los pa áme os que se pueden modi ica apa ecen en la siguien e abla (Tabla 9), además de
una pequeña desc ipción de lo que signi ica cada pa áme o y el alo que asigna O biwise en el
pe il de QoS que iene po de ec o en el p opio Ne wo k Se e .
Nomb e
Desc ipción
Valo
LoRaWAN egion
Región de abajo de LoRaWAN
EU868
Min da a- a e
Da a a e mínimo posible pa a uplink
0
Max da a- a e
Da a a e máximo posible pa a uplink
5
Min TX powe
Po encia de ansmisión mínima posible [dBm] en
uplink
2
Max TX powe
Po encia de ansmisión máxima posible [dBm] en
uplink
16
SNR ma gin in dB
Ma gen sob e el SNR p omedio eque ido pa a la
demodulación
12
RSSI ma gin in dB
Ma gen sob e el RSSI p omedio eque ido pa a la
demodulación
12
Ta ge edundancy
Núme o de e ansmisiones uplink, espaciales +
empo ales
0
Min uncon i med UL
epe i ions
Mínimo de eces que un mensaje de uplink iene que
se ecibido en el Ne wo k Se e
1
Max uncon i med UL
epe i ions
Máximo de eces que un mensaje de uplink iene que
se ecibido en el Ne wo k Se e
5
A e aging window leng h
Longi ud de la en ana de p omediado
15
Addi ional SNR ma gin on
join
Ma gen adicional en el join cuando las es adís icas SNR
no son buenas
10
Max SF s eps o ADR on
join
Núme o máximo de cambios de SF en el join
5
Max SF s eps o ADR
Núme o máximo de cambios de SF en modo egula
2
Min numbe o ga eways
o ecei e de ice
Núme o mínimo de Ga eways que iene que ecibi las
amas
1
Delay be ween wo
TxPowe con ol s eps
Re aso (mensajes) en e dos mensajes de con ol de
po encia de ansmisión
6
Ga eway agg ega ion
ime [ms]
Tiempo que el Ne wo k Se e espe a á pa a ecopila
los mensajes de uplink
0
Tabla 9: Pa áme os QoS con igu ables en el Newo k Se e
Con las alo aciones del es udio inicial y iendo que pa áme os QoS son modi icables en el
Ne wo k Se e , se pueden selecciona a ios pa áme os de es os pa a in en a modi ica la
calidad de la ed LoRa e in en a ob ene los esul ados espe ados.
De odos los pa áme os, se han seleccionado 4 de ellos pa a modi ica los, y así e los cambios
que es os p oducen en la ed.
72
• Min Tx powe : aumen ando es e pa áme o se p e ende obliga a los de ices a
ansmi i a mayo po encia, dando mejo señal a los Ga eways a cambio de mayo
consumo de ba e ía.
• RSSI ma gin in dB: aumen ando es e pa áme o, se obliga a los de ices a ansmi i con
mayo po encia ambién, pe o es a ez po que el Ga eway necesi a un ma gen de RSSI
más al o pa a ecibi y demodula el mensaje.
• Ta ge edundancy: aumen ando es e o o pa áme o, se obliga al de ice a ene que
ansmi i el mensaje a un mínimo de dos Ga eways, pe o en el caso de que no llegue a
dos Ga eways di e en es, end á que e ansmi i el mensaje de nue o pa a el mismo
Ga eway.
• Min numbe o ga eways o ecei e de ice: aumen ando es e pa áme o, se obliga al
de ice a llega a dos Ga eways o más, únicamen e siendo álida es a opción y no la de
e ansmisión de mensaje al mismo Ga eway.
Habiendo de inido los pa áme os QoS que se an a modi ica y su po que, en la Tabla 10 se
puede obse a el alo inicial de es e pa áme o y su alo después de habe le aplicado el
cambio.
Pa áme o
Valo o iginal
Nue o alo
Min TX powe
2
16
RSSI ma gin in dB
12
18
Ta ge edundancy
0
1
Min numbe o ga eways o ecei e de ice
1
2
Tabla 10: Nue os alo es de los pa áme os QoS modi icados (i e ación)
Con es os nue os alo es se p e ende obliga a los de ices a ansmi i a una mayo po encia y
a un núme o mayo de Ga eways, con el in de pe de el mínimo núme o de mensajes.
5.4.2. Ob ención de los da os de los Ga eways
Pa a la ob ención de los da os de los Ga eways, es necesa io espe a cie o iempo pa a que los
nue os pa áme os QoS se apliquen co ec amen e. Es os pa áme os son exclusi os de los
de ices, pe o, los pa áme os que se ob ienen de los Ga eways son in o mación sob e los
mensajes que han ecibido de los de ices, po lo que es necesa io espe a has a que los de ices
ansmi an con no malidad con los nue os pa áme os cambiados.
El iempo que se debe espe a pa a ob ene los da os es algo ela i o, ya que depende cuan o
iempo a den los de ices en aplica los cambios. Como pa a el análisis se es án u ilizando da os
de 7 días, lo mínimo que se debe espe a es ese iempo.
Pe o, los cambios aplicados a los de ices no son ins an áneos, ya que, pa a que el Ne wo k
Se e le comunique a un de ice cie a in o mación, es e debe hace lo du an e las en anas de
ecepción de da os de los de ices, al y como indica el p o ocolo LoRaWAN.
Los de ices cuen an con dos en anas de ecepción que se ab en después de en ia un mensaje,
no malmen e as 1 y 5 segundos cada una, en los de ices de clase A [18]. Los con ado es de
agua u ilizados pa a es e análisis únicamen e en ían en e 4 y 5 mensajes al día, po lo que la
comunicación en e de ice y Ne wo k Se e puede llega a se algo len a.
73
Pa a e i a que pa e de los con ado es que se an a analiza no hayan aplicado los cambios, se
ha op ado po deja 2 semanas de ma gen pa a que los de ices puedan hace los cambios que
necesi en.
Po ello, sumando las 2 semanas pa a aplica los cambios y los 7 días de ecolección de da os, se
deben espe a , al menos, 3 semanas pa a ealiza el nue o análisis.
La ob ención de los da os de los Ga eways en si es simila a la ealizada en el es udio inicial, pe o
es a ez se u iliza á la in e az g á ica uncional pa a ealiza es as a eas.
Resumiendo, es os son los pasos que se segui án pa a la ob ención de los da os de los Ga eways:
• Selecciona un ango de iempo pa a el análisis.
• Selecciona los Ga eways que se quie en analiza .
• Ob ención de in o mación es á ica de cada Ga eway (API O biwise).
• Ob ención de pa áme os elacionados con la calidad de los mensajes de cada Ga eway
(web sc aping).
Una ez ealizado es os pasos, se hab án conseguido los a chi os JSON necesa ios pa a su
pos e io a amien o.
5.4.3. Ob ención de los da os de los de ices
Pa a la ob ención de los da os de los Ga eways, ambién es necesa io espe a las 3 semanas que
se habían de inido, po las mismas azones que pa a la ob ención de los pa áme os de los
Ga eways, explicadas en el apa ado an e io .
En la ilus ación 80 se puede obse a un mensaje de con igu ación que en ía el Newo k Se e
a un de ice, con el in de que es e cambie el SF que es á u ilizando.
Ilus ación 80: Mensaje de con igu ación del Ne wo k Se e a un de ice
En es e caso, el de ice es aba emi iendo el SF10, y el mensaje de con igu ación le obliga a
cambia a SF12, al y como se obse a en el comando MAC que ha sido en iado (ilus ación 81).
Ilus ación 81: Comando MAC en iado en el mensaje de con igu ación
Una ez espe ado el iempo p ede inido, se u iliza la in e az de usua io uncional pa a ealiza
el nue o análisis, en ez de ene que es a ejecu ando di e en es sc ip s uno a uno en un o den
conc e o.
U ilizando la GUI uncional, se debe án segui los mismos pasos que con los sc ip s, pe o de una
o ma mucho más guiada y con p obabilidades mucho meno es de que ocu a algún e o
du an e el p oceso. Los pasos a segui en cues ión se ían los siguien es:
• Selecciona usua io pa a el análisis.
• Elegi un g upo (municipio) den o de ese usua io.
• Ob ención de la in o mación es á ica de odos los de ices de ese g upo.
74
• Selecciona un ango de echas pa a el análisis.
• Ob ención de los pa áme os elacionados con la calidad de los mensajes en iados po
los de ices du an e el ango de iempo seleccionado, pa a cada uno de los de ices.
Siguiendo es os pasos se hab án conseguido los a chi os JSON necesa ios pa a con inua con el
análisis.
5.4.4. P ocesado de da os
Al igual que en el es udio inicial, an o los da os ob enidos de los Ga eways como de los de ices
ienen que se p ocesados al o ma o JSON p ede inido, pa a pos e io men e pode gene a los
g á icos que se desean.
Con la in e az g á ica uncional, es e p oceso se ealiza au omá icamen e una ez inalizada la
ob ención de los pa áme os de los Ga eways y de los de ices, pe o an es de que se gene en los
g á icos, como es lógico.
El p oceso de la gene ación de los a chi os JSON p ocesados queda elegado a un segundo
plano, dejando al usua io una pan alla de ca ga mien as se ejecu a es e p oceso.
El o ma o de los da os p ocesados es exac amen e igual a los que se han ob enido en el es udio
inicial, an o pa a los de ices como pa a los Ga eways.
5.4.5. Gene ación de g á icos
La gene ación de g á icos du an e es e análisis ambién se ealiza au omá icamen e, y en
segundo plano, g acias a la in e az de usua io uncional desa ollada.
Los g á icos gene ados son los mismos que en el es udio inicial, pe o con los da os de en ada
de es e nue o análisis. Al igual que los g á icos gene ados pa a el es udio inicial, es os ambién
se pueden sepa a en 5 ca ego ías di e en es:
• Mapas
• O denado po Ga eway
• Dis ibuciones
• O denado po dis ancias al Main Ga eway
• O denado po el ul imo SF u ilizado
Pe o, además de odos es os g á icos, como es e análisis a a de compa a los esul ados con
el es udio inicial, ambién se han c eado g á icos compa a i os en e los da os del p ime análisis
y los de es e.
Pa a ealiza es o, ambién se ha u ilizado la in e az g á ica uncional, eniendo únicamen e que
selecciona los da os ob enidos del p ime análisis y los de es e, elegando a un segundo plano
la c eación de es os g á icos.
Los g á icos compa a i os c eados son exac amen e los mismos que los gene ados pa a un
análisis indi idual, a excepción del mapa, ya que no es necesa io compa a las posiciones de los
Ga eways y de los de ices, ya que odos son elemen os es á icos de la ed.
En e es os g á icos compa a i os, se puede encon a el de la Ilus ación 82, donde se mues a
la media de RSSI (en dBm) de odos los paque es ecibidos po cada Ga eway, di e enciando el
p ime análisis (en azul) con el segundo (en ojo).
75
Ilus ación 82: Compa a i a de la media de RSSI de los mensajes ecibidos en cada Ga eway
Al igual que es e g á ico, el es o de ellos que compa an el es udio inicial con es e análisis
ealizado, end án el mismo o ma o, donde los da os del p ime análisis se mos a án en azul y
los de la i e ación de mejo a en ojo.
5.4.6. In e p e ación del es ado de la ed
Analizando más en p o undidad los g á icos que se han ob enido, se pueden ob ene a ias
conclusiones de cómo ha cambiado el es ado de la ed en Galdakao. Pa a e mejo los
esul ados, a lo la go de es e apa ado únicamen e se u iliza án los g á icos compa a i os en e
el es udio inicial y el análisis ealizado como i e ación de mejo a, y se mos a án los que
con engan in o mación más signi ica i a pa a analiza el cambio ealizado en la ed.
Empezando po el g a ico que mues a el núme o de mensajes ecibidos po cada Ga eway
(Ilus ación 83), se puede obse a un aumen o conside able en el núme o de mensajes en es a
i e ación compa ado con el es ado inicial de la ed.
Ilus ación 83: Compa ación del núme o de mensajes ecibidos po cada Ga eway

76
Po o o lado, si se obse a el g á ico que mues a a cuan os Ga eways llegan de media los
mensajes de los de ices (Ilus ación 84), se puede obse a un desplazamien o hacia la de echa
de las ba as, es o es, que ha aumen ado la media de a cuan os Ga eways llegan los mensajes
en iados po los de ices.
Ilus ación 84: Compa ación del núme o de Ga eways al que llegan los mensajes
Si se obse a el g a ico de la dis ibución de los de ices dependiendo del SF que es án u ilizando
(Ilus ación 85), se obse a cla amen e que una g an can idad de de ices (unos 2.500) han
pasado de u iliza SF7 a abaja con SF12.
Ilus ación 85: Compa ación del úl imo SF u ilizado po los de ices
Teniendo es o en cuen a, como el iempo en el ai e (ToA) de los mensajes aumen a a medida
que aumen a el SF, en el g a ico que mues a la media de ToA dependiendo a la dis ancia a la
que se encuen en del Main Ga eway (Ilus ación 86), se puede obse a cla amen e que la
dis ancia ya no es un ac o de e minan e en el iempo que a da el mensaje en llega al
Ga eway, como pasaba en el es udio inicial, sino que aho a es mucho más cons an e
independien emen e de la dis ancia.
77
Ilus ación 86: Compa ación del ToA ela i o a la dis ancia al Main Ga eway
Si se analiza las calidades de las señales ecibidas, RSSI y SNR, se puede e que ha habido un
aumen o conside able en es os dos pa áme os. Mi ando el g a ico de la media de RSSI po cada
SF di e en e (Ilus ación 87), se puede obse a un aumen o de en e 7 y 10 dBm pa a cada SF.
Y si se obse a el g a ico de SNR en unción del SF (Ilus ación 88), se puede e que aho a el
único SF que iene un SNR nega i o es el SF12, en el es o se ecibe más señal que uido.
Ilus ación 87: Compa ación de RSSI en unción de SF
78
Ilus ación 88: Compa ación de SNR en unción de SF
Obse ando las dis ibuciones de es os dos pa áme os, se puede e que, en las medidas que
había un mayo núme o de de ices, una pa e de esos se han desplazado hacia la de echa,
aumen ando el ni el de RSSI y de SNR. Es o se puede e en la Ilus ación 89 e Ilus ación 90
espec i amen e.
Ilus ación 89: Compa ación de la dis ibución de RSSI
79
Ilus ación 90: Compa ación de la dis ibución de SNR
Finalmen e, analizando los g á icos que mues an las asas de mensajes ecibidos y pe didos, se
puede obse a que el núme o de de ices que han ecibido una mayo can idad de mensajes a
aumen ado, como se puede e en la Ilus ación 91. Además, se puede e que, en es e análisis,
algunos de ices (424) han llegado a ansmi i 33 mensajes, en ez de los 32 como máximo que
se habían ansmi ido en los 7 días del es udio inicial.
Ilus ación 91: Compa ación del núme o de mensajes ecibidos
Po o o lado, si se analizan los mensajes pe didos dependiendo de la dis ancia (Ilus ación 92),
se puede e que la dis ancia al Main Ga eway ya no es un ac o an de e minan e, y que el
po cen aje de pé didas se man iene más o menos cons an e independien emen e de la
dis ancia a la que se encuen e el de ice del Ga eway. Además, la media acumulada de los
mensajes pe didos no supe a el 10%, al con a io de lo que pasaba en el es udio inicial.
86
Ilus ación 97: Compa ación del núme o de mensajes ecibidos po cada Ga eway
Po o o lado, si se obse a el núme o de Ga eways, de media, al que llegan los mensajes de los
de ices en es a con igu ación inal (Ilus ación 98), se puede ap ecia que, espec o a la i e ación
de mejo a, los mensajes no llegan a an os Ga eways, pe o, espec o a la con igu ación inicial,
el núme o medio de Ga eways al que llegan los mensajes ha aumen ado conside ablemen e,
es ando la mayo ía de de ices en el ango de en e 1,5 y 3,5 Ga eways po mensaje.
Ilus ación 98: Compa ación del núme o de Ga eways al que llegan los mensajes
Obse ando el g a ico de la dis ibución del SF de los de ices (Ilus ación 99), se puede obse a
que los de ices han uel o a u iliza el SF que es aban u ilizando an es de ealiza ningún cambio
en la ed, abajando la mi ad de los de ices ap oximadamen e con SF7, y siendo SF12 el
segundo Sp eading Fac o más u ilizado.

87
Ilus ación 99: Compa ación del úl imo SF u ilizado po los de ices
Habiendo is o el cambio que han su ido los de ices en cuan o al SF que es án u ilizando, se
puede obse a un cambio aco de a es o en el ToA de los mensajes, ya que, cuan o meno es el
SF, meno es el ToA de es e.
En la Ilus ación 100 se puede obse a que el ToA se ha is o educido a ap oximadamen e la
mi ad espec o al es udio an e io . Po o o lado, ambién se puede obse a que el ToA deja de
se an dependien e de la dis ancia a la que se encuen a el de ice del Main Ga eway, como
pasaba con la con igu ación inicial. Es o hace que los de ices más ce canos engan un ToA más
al o que el que enían al inicio del es udio, pe o cuan o mayo es la dis ancia en e el de ice y el
Ga eway, en es e es udio inal el ToA se man iene más o menos cons an e, al con a io que lo
que pasaba al inicio, que iba aumen ando.
Aun así, eniendo en cuen a es a g an di e encia, la media o al del pa áme o ToA acaba
con e giendo en ap oximadamen e el mismo alo (740 ms) en el es udio inicial y en es e inal,
dejando la media o al de ToA de la i e ación de mejo a en un alo muy supe io (1385 ms).
Ilus ación 100: Compa ación del ToA ela i o a la dis ancia al Main Ga eway
88
Analizando los alo es de RSSI y SNR en unción del SF que es án u ilizando los de ices, se puede
obse a que los alo es han uel o a los que e an du an e el es udio inicial, an es de ealiza
algún ipo de cambio en los pa áme os a anzados de la ed.
La mayo di e encia en e es a con igu ación inal y la inicial se e en SF7, donde el RSSI ha
aumen ado casi 3 dB (Ilus ación 101) y el alo de SNR ambién ha aumen ado, en
ap oximadamen e 0.5 dBm (Ilus ación 102).
Ilus ación 101: Compa ación de RSSI en unción de SF
Ilus ación 102: Compa ación de SNR en unción de SF
Obse ando las dis ibuciones de es os pa áme os en ez de analiza la media po cada SF, se
puede e que an o la dis ibución de RSSI (Ilus ación 103) como la de SNR (Ilus ación 104) se
encuen an en un pun o in e medio en e las dis ibuciones del es ado inicial y las ob enidas en
la i e ación de mejo a, ace cándose más a es a úl ima más que a la p ime a, pe o sin llega a se
an pa ecida, sob e odo el SNR.
89
Ilus ación 103: Compa ación de la dis ibución de RSSI
Ilus ación 104: Compa ación de la dis ibución de SNR
Finalmen e, analizando los g á icos que mues an las asas de ecepción y pe dida de paque es,
se puede obse a que, el núme o de mensajes ecibidos ha aumen ado espec o a la i e ación
de mejo a, que a su ez había aumen ado en compa ación al es udio inicial.
Obse ando la dis ibución de mensajes ecibidos (Ilus ación 105), se puede e que el mayo
cambio ha sido en los de ices de los cuales en la i e ación de mejo a se ecibían 29-30 mensajes,
aho a se eciben 31-32, aumen ando el núme o o al de mensajes ecibidos. Además, es de
menciona que, en es e análisis inal, el núme o máximo de mensajes es de 32 y no 33 como
pasaba en la i e ación d mejo a.
90
Ilus ación 105: Compa ación de núme o de mensajes ecibidos
Po o o lado, analizando los mensajes pe didos en unción de la dis ancia a la que se encuen an
los de ices del Main Ga eway, se puede obse a que el cambio de la i e ación de mejo a al
es udio inal no es muy signi ica i o, al con a io que con el es udio inicial, que la mejo a es muy
no able.
En la Ilus ación 106 se puede obse a que, compa ando la i e ación de mejo a con es e úl imo
es udio, dependiendo la dis ancia el po cen aje de pe didas es simila en los casos. Pe o, iendo
la media o al acumulada, se puede obse a que en gene al, la pe dida de paque es es meno
con es a con igu ación inal, donde an e io men e la media e a de 9,6% de paque es pe didos y
con es a con igu ación es de 9,39%.
Ilus ación 106: Compa ación de po cen aje de mensajes pe didos en elación a la dis ancia al Main Ga eway
En la Ilus ación 107 se puede obse a únicamen e la media acumulada de los 3 es udios,
iéndose cla amen e como en el es udio inicial la dis ancia e a un ac o muy de e minan e, al
con a io que en los o os 2 es udios.
91
Ilus ación 107: Compa ación del po cen aje de la media cumulada de mensajes pe didos en elación a la dis ancia
con el Main Ga eway
Si se obse a ambién el po cen aje de pé didas de paque es en unción del SF que es án
u ilizando los de ices (Ilus ación 108), se puede e que, con los SF7, SF10 y SF11, el po cen aje
de pé didas de paque es ha disminuido en e un 2% y un 3% en compa ación a la i e ación de
mejo a. Po o o lado, con los SF8 y SF9, las pé didas se han man enido cons an es, pe o, en lo
que al SF12 espec a, las pe didas han aumen ado un 4%.
Ilus ación 108: Compa ación de po cen aje de pe didas en unción del SF
5.5.7. Valo ación de los esul ados y conclusiones inales
Una ez analizados los g á icos con in o mación ele an e pa a el nue o es ado de la ed, se
pueden ob ene a ias conclusiones espec o al nue o es ado de es a, además de cómo ha
a iado con los di e en es cambios aplicados y cuáles han sido las mejo as que ha su ido.
Empezando po el núme o o al de mensajes ecibidos po cada Ga eway, se puede obse a
una g an disminución espec o a la i e ación de mejo a. Es o pod ía habe supues o una mayo
pé dida de paque es, pe o ha sido jus o al e és, el po cen aje de paque es pe didos ha

92
disminuido, po lo que, se deduce que la mayo ía de los mensajes ex a que se ecibían en los
Ga eways e an edundan es y no apo aban in o mación nue a.
Es de menciona que, espec o al es ado inicial, el núme o de paque es o ales ha aumen ado
lige amen e po Ga eway. Es o es bas an e p obable que haya p opiciado aumen o de mensajes
ecibidos po cada de ices, educiendo el po cen aje de pé didas.
En elación a es o úl imo, ambién se ha podido ap ecia una mejo a en cuan o al núme o medio
de Ga eways que llegan los mensajes de los de ices espec o a la con igu ación inicial,
únicamen e habiendo indicado a los de ices que aumen asen su po encia mínima de
ansmisión. Pe o, espec o a la i e ación de mejo a, el núme o de Ga eways alcanzados po
mensaje ha disminuido, ya que en la i e ación se o zaba explíci amen e a una edundancia
espacial (o empo al). Aun así, is os los esul ados del po cen aje de mensajes pe didos, se
deduce que no es necesa ia esa edundancia o zada pa a ga an iza la co ec a ecepción de
los paque es.
Dado que los pa áme os QoS de edundancia o zada se han es ablecido a po de ec o en es a
con igu ación inal, la dis ibución de los Sp eading Fac o u ilizados po los de ices es casi
idén ica a la del es udio inicial, dejando la g an mayo ía de de ices abajando en SF7. Es o a ec a
en g an pa e al uso de la ba e ía, ya que cuan o meno es el SF, meno es el uso de la adio, po
lo que la ba e ía se ago a más despacio. El uso de la ba e ía es un pa áme o di ícil de medi en
es e p oyec o, ya que las ba e ías ienen una ida ú il de 15 años sin ene que ca ga las, y el
p oyec o du a únicamen e algo más de 5 meses en su o alidad.
Pe o, la disminución de SF no solo a ec a a la ba e ía, sino que ambién al ToA de los mensajes,
ya que, al igual que el uso de la adio, cuando meno es el SF, meno es el ToA de los mensajes
que se en ían. Es o a ec a a las colisiones en e los mensajes, siendo más p obable que ocu an
es as colisiones cuan o mayo sea el ToA.
Analizando los alo es de RSSI y SNR, se puede e que es os son p ác icamen e idén icos a los
ob enidos del es udio inicial, excep o los de los de ices que abajan con SF7. Es o se debe al
aumen o de mínimo de po encia, ya que es os de ices han sido obligados a ansmi i con una
mayo po encia de la necesa ia, po lo que han aumen ado la calidad de la señal ecibida.
En compa ación con la i e ación de mejo a, los alo es sí que son ela i amen e peo es, pe o
es o no a ec a a la calidad de la señal, ya que an o los alo es del es udio inicial como los del
inal es án den o de los angos del p opio p o ocolo, po má genes bas an e amplios, siendo el
SNR unos 12 dB mayo del mínimo necesa io pa a la demodulación.
Finalmen e, analizando los esul ados ob enidos en cuan o a la pe dida de mensajes, se ha
podido e una con inua mejo a de es e pa áme o, dejándolo po debajo del 10% de mensajes
pe didos o ales.
En es e es udio inal, al habe aumen ado la po encia mínima de los de ices, se ha podido e
que los de ices que usan SF7 han sido los más a ec ados, siendo no able la mejo a en cuan o a
RSSI y SNR. Teniendo en cuen a es o, se en iende po qué los de ices u ilizando un SF7 han
enido el meno po cen aje de pe didas, un 5% ap oximadamen e.
En el es o de Sp eading Fac o s, se ha is o una mejo a espec o a la i e ación de mejo a,
excep o en los que u ilizan SF12, en los cuales las pe didas han aumen ado un 4%. Es o se debe
a que en la i e ación de mejo a un g an núme o de de ices abajaban con SF12, y es os
asmi ían los mensajes con edundancia espacial o empo al, po lo que se en iende que el
93
núme o de mensajes ecibidos uese mayo . Aun así, espec o al es udio inicial, los po cen ajes
de pé didas de paque es han disminuido en cada uno de los di e en es Sp eading Fac o s.
Analizando ambién el núme o de mensajes ecibidos de cada de ice, se puede obse a que los
de ices que en los o os es udios se es aban ecibiendo 29 o 30 mensajes, de un o al de 32, con
es a con igu ación inal se es án ecibiendo 31 o 32. Es o iene sen ido si se mi a con la mejo a
del po cen aje de pé didas de SF7, ya que los de ices que u ilizan SF7 suelen se los más
ce canos a los Ga eways po lo que suelen ene una meno asa de pe didas.
Po lo que, se puede deduci que aumen ando la po encia mínima de ansmisión de los de ices
se ha conseguido que los de ices que es aban eniendo pé didas de 2 o 3 mensajes (en 7 días
de du ación del análisis), aho a engan 0 o un único mensaje pe dido.
En elación a la pe dida de paque es, es de menciona ambién que, du an e el es udio inicial,
es as pé didas es aban bas an e elacionadas con la dis ancia a la que se encon aban los
de ices de su Main Ga eway, aumen ando las dos p opo cionalmen e. Sin emba go, en la
i e ación de mejo a y en es e es udio inal, es e no es el caso, y la pe dida de paque es se
man iene más o menos cons an e, indi e en e a la dis ancia a la que se encuen a el de ice del
Main Ga eway.
En conclusión, en la i e ación de mejo a se han conseguido disminui el po cen aje de mensajes
pe didos, pe o, además de ello, po consecuencia de los pa áme os QoS cambiados, ambién
se ha hecho que una can idad impo an e de de ices abajen en SF12 en ez de SF7,
aumen ando el consumo de ba e ía y el ToA de los mensajes. Hay que añadi que, ambién se
ha conseguido mejo a la calidad de la señal ecibida, como se puede e as analiza los
pa áme os RSSI y SNR.
Pe o, con la con igu ación inal aplicada, es deci , con únicamen e el aumen o de la po encia de
ansmisión mínima has a iguala la con la máxima, se ha conseguido educi el po cen aje de
mensajes pe didos, incluso más que en la i e ación de mejo a. Además, los de ices han uel o a
abaja en SF7, aumen ando su ida ú il de ba e ía y educiendo el ToA de los mensajes
conside ablemen e.
En con apa ida, los ni eles de señal ecibidos apenas han a iado espec o a los del es udio
inicial, únicamen e mejo ando los de SF7, pe o es o no supone ningún p oblema, ya que desde
un p incipio los ni eles en aban den o de los má genes pa a pode demodula la señal po un
amplio ma gen.
94
6. Plani icación del p oyec o
Es e abajo de in de mas e se ha di idido en di e en es paque es de abajo, los cuales se han
di idido en a ias a eas. En es e apa ado se explica á lo ealizado en cada una de es as a eas
y se añadi á la du ación de cada a ea al igual que la echa en la que inició.
En los paque es de abajo cen ales del abajo (PT3, PT4 y PT5), las a eas ealizadas son
p ác icamen e idén icas, pe o la inalidad global de cada paque e de abajo es di e en e.
6.1. Paque es de abajo
PT1: Me odología de cap u a de da os y esul ados
Fecha de inicio: Semana 1.
Du ación: 1 semana.
En es e p ime paque e de abajo el obje i o es de ini los pa áme os impo an es pa a hace
un buen análisis de la ed IoT de I elazpi además de su mé odo de ob ención de las bases de
da os del Ne wo k Se e . Po o o lado, ambién se de ini án los g á icos que se gene a án pa a
hace una buena in e p e ación de los esul ados ob enidos.
El abajo de in de mas e (TFM) end á inicio el 1 de ene o, el cual se á conside ado “semana
1” pa a el es o de es e apa ado.
T101: De inición de pa áme os
Fecha de inicio: Semana 1.
Du ación: 1 semana.
En es a p ime a a ea se de ini án los pa áme os necesa ios pa a hace un buen y comple o
análisis de la ed IoT de I elazpi. Pa a ello, se lis a án odos los pa áme os que el Ne wo k Se e
o ece, an o pa a los Ga eways como pa a los disposi i os LoRa, y se ha á un c ibado pa a
selecciona los ealmen e ú iles pa a el u u o análisis de la ed.
T102: De inición de los mé odos de cap u a de pa áme os
Fecha de inicio: Semana 1.
Du ación: 1 semana.
Mien as se de inen los pa áme os necesa ios, se analiza á cómo se pueden cap u a es os de
una o ma au oma izada, analizando los di e en es mé odos de ex acción de los da os y
eligiendo el que mejo se adap e al p oyec o.
T103: De inición de g á icos a ob ene
Fecha de inicio: Semana 1.
Du ación: 1 semana.
Teniendo en cuen a los pa áme os que se pueden llega a ob ene , se de ini án a ios g á icos
que se i án de ayuda pa a in e p e a los da os p e iamen e ob enidos y así pode analiza los
esul ados.
95
PT2: C eación de in e az de usua io
Fecha de inicio: Semana 2.
Du ación: 16 semanas.
Es e segundo paque e de abajo consis i á en la c eación de una in e az de usua io pa a pode
eplica el análisis de la ed en di e en es zonas de una mane a sencilla y guiada. Pa a ello
p ime o se gene a án sc ip s básicos pa a la ob ención de da os y gene ación de g á icos, los
cuales más a de se uni án en un único p og ama con una in e az de usua io “use iendly”.
Es e paque e de abajo es á di idido en el iempo, ya que se u iliza el iempo necesa io pa a
ob ención de los da os de los di e en es paque es de abajo pa a lle a lo a cabo.
T201: Gene ación de sc ip s pa a la ob ención de da os
Fecha de inicio: Semana 2.
Du ación: 2 semanas.
En es a p ime a a ea se gene a án los sc ip s pa a la ob ención de los pa áme os p e iamen e
de inidos. Pa a ello, se u iliza án los mé odos de inidos en la a ea T102. Es os sc ip s se c ea án
pa a pode abaja con ellos de la o ma más au oma izada posible, al igual que con la mayo
lexibilidad a la ho a de cambia pa áme os, pa a su u u a eu ilización en nue os análisis.
T202: Gene ación de sc ip s pa a la isualización de g á icos
Fecha de inicio: Semana 3.
Du ación: 2 semanas.
En es a a ea se gene a án los sc ip s necesa ios pa a isualiza los g á icos p e iamen e
de inidos. Al igual que los sc ip s de la a ea T201, es os ambién se c ea án pa a abaja con
ellos de la mane a más au oma izada y con la mayo lexibilidad posible.
T203: C eación de in e az de usua io uncional
Fecha de inicio: Semana 9.
Du ación: 3 semanas.
Es a a ea comienza después de la T401, mien as se lle a a cabo la ob ención de los da os de la
i e ación de mejo a (T402 y T403), ya que es e p oceso lle a su iempo y es o almen e pasi o.
En es a a ea se c ea á una in e az de usua io uncional uni icando los sc ip s p e iamen e
gene ados, an o de ob ención de da os como de gene ación de g á icos.
T204: C eación de in e az de usua io inal
Fecha de inicio: Semana 15.
Du ación: 3 semanas.
Al igual que pasaba con la an e io a ea, es a comienza después de la T501, mien as se lle a a
cabo la ob ención de los da os de la con igu ación inal (T502 y T503).
En es a a ea se modi ica á la in e az de usua io uncional pa a c ea una más amigable pa a el
usua io, haciendo más ácil su uso po di e en es pe sonas, an o pa icipan es del p oyec o,
102
Ilus ación 109: Diag ama de Gan

103
7. P esupues o
En es e apa ado se mues a el p esupues o del abajo de in de mas e . En es e se calcula la
can idad de dine o necesa ia pa a lle a a cabo el TFM, pa a pode ges iona los cos es y pa a
pode cumpli los obje i os de es e. Pa a ello se de inen es apa ados: gas o de pe sonal,
amo izaciones y gas os.
A con inuación, se hace un análisis en p o undidad de cada uno de es os apa ados, y se
concluye con un b e e esumen.
7.1. Gas o de pe sonal
El equipo es á o mado po dos ingenie os Senio y un ingenie o Junio , po lo cual, es necesa io
di e encia los a la ho a de ealiza los cálculos de los sueldos y nóminas (Tabla 12).
Código
Nomb e
Cos e (€/h)
Ho as
To al (€)
I1
Ingenie o Senio
60
100
6.000
I2
Ingenie o Senio
60
100
6.000
I3
Ingenie o Junio
35
600
21.000
To al (€)
33.000
Tabla 12: Sueldos y nóminas
7.2. Amo izaciones
Con las amo izaciones se p e ende dis ibui el gas o de algunos elemen os a lo la go de su ida
ú il. Ya que es os elemen os ienen una ida ú il más allá del abajo, no se incluye su alo en
o alidad, sino que se incluye un po cen aje (Tabla 13).
Hay que ene en cuen a que, aunque la licencia de O biwise engan solo un año de du ación, al
ene un cos e an ele ado se ha decido amo iza la. El cos e de la licencia es p opo cional al
núme o de Ga eways dados de al a en ese Ne wo k Se e , 400€/Ga eway al año. Es po eso
que, en la columna “can idad” el alo es mayo que uno, ya que se han enido en cuen a el
núme o de Ga eways dados de al a.
Código
Concep o
Unidades
Cos e
uni a io
Vida ú il
(años)
Du ación
(meses)
To al
amo izado (€)
PC
O denado
po á il
1
1.500
4
5
156,25
CN
Con ado es
13.000
100
15
5
36.111,11
GW
Ga eways
16
2.200
6
5
2.444,44
OW
Licencia anual
O biwise
16
400
1
5
2.666,66
To al (€)
41.378,47
Tabla 13: Amo izaciones
104
7.3. Resumen
Pa a inaliza , se combinan odas las an e io es pa es pa a ob ene la can idad o al (Tabla 14).
Aunque pa a ello, hay que ene en cuen a que hay que suma los cos es indi ec os, los cuales
pueden se la elec icidad consumida po los se ido es de O biwise y Ga eways en e o os.
Todos esos cos es se inclui án como un 10% de los cos es di ec os.
Finalmen e, hay que añadi o o 10% de imp e is os, ya que cabe la posibilidad de que algún
Ga eway alle o po cualquie o a azón haya que hace algún ipo de gas o no planeado.
Concep o
To al (€)
Gas o de pe sonal
33.000
Amo izaciones
41.378,47
Sub o al l
74.378,47
Cos es indi ec os (10%)
7.437,85
Sub o al ll
81.816,32
Imp e is os (10%)
8.181,63
To al (€)
89.997,95
Tabla 14: Resumen de p esupues o
105
8. Conclusiones
Concluyendo el abajo de in de mas e , se puede deci que los obje i os han sido cumplidos,
an o el p incipal como los secunda ios. Se ha log ado op imiza la ed IoT LoRa desplegada po
I elazpi median e ajus es ealizados en los pa áme os a anzados de la ed. Además, se ha
desa ollado una aplicación de esc i o io pa a pode ealiza nue os análisis en di e en es zonas
de es udio de una o ma sencilla.
Pa a ello, se han ealizado a ios es udios sob e la ed, obse ando así, como a ec aban a la
calidad de se icio los cambios de cie os pa áme os QoS. Es os análisis se han podido
au oma iza en la medida de lo posible g acias a la c eación de la aplicación de esc i o io, la cual
no es únicamen e ú il en el ma co de es e TFM, sino que puede u iliza se pa a cualquie o o
es udio simila en la ed LoRa de I elazpi.
Analizando los esul ados ob enidos as los di e en es análisis ealizados, se ha concluido que
únicamen e o zando a los de ices a ansmi i a máxima po encia, sea cual sea su SF, se ha
conseguido minimiza la pe dida de mensajes de es os de ices po debajo del 10%, sin al e a
en g an medida el es o de a iables, como podían se el SF, ToA, RSSI, SNR, e c.
Po o o lado, g acias al abajo ealizado a lo la go de 3 años en las p ác icas de coope ación
educa i a, se ha podido abaja a ondo con una ed LoRa eal, pudiendo e el p oceso que
supone desplega una ed. Desde el despliegue de los Ga eways has a la ansmisión de da os a
los di e en es clien es inales, pasando po un a amien o y almacenaje de da os exhaus i o.
En lo pe sonal, el abajo ha sido odo un e o, ya que ni I elazpi ni O biwise con aban con una
mane a de pode isualiza el es ado de la ed de g upos (municipios) especí icos, po lo que,
haciendo uso de las he amien as disponibles, se ha conseguido desa olla una mane a de
ealiza es o, lo que lo con ie e en algo muy sa is ac o io.
Además, con las conclusiones ob enidas, a pa i de aho a el es ado de la ed mejo a á poco a
poco, ya que se ha descubie o una mane a de pode educi la pe dida de paque es sin g andes
e ec os secunda ios.
Resumiendo, g acias al desa ollo de la aplicación de esc i o io y las conclusiones ob enidas a
a és de los es udios ealizados, el análisis y la op imización de la ed LoRa es mucho más
sencilla, po lo que, en caso de se necesa io, se end án odas las acilidades pa a pode hace lo.
106
9. Bibliog a ía
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