Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Předkládaná disertační práce je zaměřena na „Výzkum spolehlivé komunikace pro IoT aplikace v bezdrátových sítích využívajících technologie Multi-RAT LPWAN“. Navzdory značnému pokroku v oblasti vývoje LPWA technologií umožňující masivní komunikace mezi zařízeními (mMTC), nemusí tyto technologie výkonnostně dostačovat pro nově vznikající aplikace internetu věcí. Hlavním cílem této disertační práce je proto nalezení a vyhodnocení limitů současných LPWA technologií. Na základě těchto dat jsou nevrženy nové mechanismy umožňující snazší plánování a vyhodnocování síťového pokrytí. Navržené nástroje jsou vyladěny a validovány s využitím dat získaných z rozsáhlých měřících kampaních provedených v zákaznických LPWA sítích. Tato disertační práce dále obsahuje návrh LPWA zařízení vybavených více komunikačními rozhraními (multi-RAT) které mohou umožnit překonání výkonnostních limitů jednotlivých LPWA technologií. Současná implementace se zaměřuje zejména na snížení spotřeby zařízení s více rádiovými rozhraními, což je jejich největší nevýhodou. K tomuto účelu je využito algoritmů strojového učení, které jsou schopné dynamicky vybírat nejvhodnější rozhraní k přenosu.This doctoral thesis addresses the “Research on Reliable Low-Power Wide-Area Communications Utilizing Multi-RAT LPWAN Technologies for IoT Applications”. Despite the immense progress in massive Machine-Type Communication (mMTC) technology enablers such as Low-Power Wide-Area (LPWA) networks, their performance does not have to satisfy the requirements of novelty Internet of Things (IoT) applications. The main goal of this Ph.D. work is to explore and evaluate the limitations of current LPWA technologies and propose novel mechanisms facilitating coverage planning and assessment. Proposed frameworks are fine-tuned and cross-validated by the extensive measurement campaigns conducted in public LPWA networks. This doctoral thesis further introduces the novelty approach of multi-RAT LPWA devices to overcome the performance limitation of individual LPWA technologies. The current implementation primarily focuses on diminishing the greatest multi-RAT solutions disadvantage, i.e., increased power consumption by employing a machine learning approach to radio interface selection.
