En este artículo se presentan los avances en una línea de investigación y desarrollo enfocada en la experimentación con aplicaciones de Redes de Sensores Inalámbricos para soportar servicios en un contexto de Ambientes Inteligentes.
El objetivo de la línea, radica en el diseño e implantación de un prototipo harware/software basado en Redes de Sensores Inalámbricos (Wireless Sensor Networks WSN) para capturar la intensidad de las señales de los enrutadores móviles, y mediante el método de Trilateración, ayudar a la localización de ganado en un área determinada. El prototipo permite analizar distintos modelos de propagación y técnicas de estimación de distancia y visualizar los resultados en una interfaz web amigable.
El prototipo está en su fase de prueba en laboratorio y de obtención de los primeros resultados en campo.Eje: Arquitectura, Redes y Sistemas OperativosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Barreiro, Hernán

Belloni, Edgardo A.

Benítez, Juan de Dios

Godoy, Diego Alberto

Lilli, Rodolfo M.

Sosa, Eduardo Omar

Spanish

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Localización Geográfica de Ganado Utilizando Modelos de 
Propagación de Señal y XBee 
 
Eduardo O. Sosa1,2,b, Diego Alberto Godoy1,a , Rodolfo M. Lilli1,c, Juan de Dios Benitez1,d, Edgardo 
A, Belloni1,e, Hernán Barreiro1,f 
 
1Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y Comunicaciones 
(C.I.T.I.C.)/Universidad Gastón Dachary (UGD) 
Av. López y Planes 6519. Posadas –Teléfono: +54-376-4438677 
 
2 Secretaría de Investigación y Posgrado (SECIP). Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y 
Naturales, UNaM 
Félix de Azara Nº 1552 - 6to Piso.  Posadas – Teléfono:  376 4432356 / 4437023 
 
adiegodoy@citic.ugd.edu.ar, bes@fceqyn.unam.edu.ar, crodolfolilli@gmail.com, 
djuan.benitez@citic.ugd.edu.ar, debelloni @citic.ugd.edu.ar, febarreiro @citic.ugd.edu.ar 
	  
Resumen 
En este artículo se presentan los avances 
en una línea de investigación y desarrollo 
enfocada en la experimentación con 
aplicaciones de Redes de Sensores 
Inalámbricos para soportar servicios en un 
contexto de Ambientes Inteligentes. 
El objetivo de la línea, radica en el diseño 
e implantación de un prototipo 
harware/software basado en Redes de 
Sensores Inalámbricos (Wireless Sensor 
Networks WSN) para  capturar la intensidad 
de las señales de los enrutadores móviles, y 
mediante el método de Trilateración, ayudar a 
la localización de ganado en un área 
determinada. 
El prototipo permite analizar distintos 
modelos de propagación y técnicas de 
estimación de distancia y visualizar los 
resultados en una interfaz web amigable. 
El prototipo está en su fase de prueba en 
laboratorio y de obtención de los primeros 
resultados en campo. 
 
Palabras clave: Modelos de Propagación, 
Redes de Sensores Inalámbricos, Localización 
Geográfica de Ganado. 
 
Contexto 
La línea descripta en este trabajo se 
enmarca en el proyecto de investigación 
denominado “Diseño de Arquitecturas de 
Soporte a la Internet del Futuro y Ambientes 
Inteligentes”, acreditado en la Secretaría de 
Investigación y Desarrollo de la UGD  
(RR.19/A/12 y RR.18/A/14).  
Asimismo, la línea se relaciona y articula 
directamente con diversos proyectos de 
investigación acreditados en la Secretaría de 
Investigación y Posgrado de la Facultad de 
Ciencias Exactas, Químicas y Naturales de la 
UNaM, enfocados en las temáticas “Internet 
del Futuro” e “Internet de las Cosas”, entre 
los que se incluyen: Proyecto 16Q457 “Hacia 
la Programación de Sensores Inalámbricos en 
la Forma Web 2.0”; Proyecto 16Q474 
“Simulaciones de Sistemas Modernos de 
Comunicación”; y Proyecto 16Q519 
“Ambientes Inteligentes. Una Mirada a 
Internet del Futuro”. 
El presente trabajo se realiza en el Centro 
de Investigación en Tecnologías de la 
Información y Comunicaciones de la  
Universidad Gastón Dachary  
 
Introducción 
En una actualidad tecnológica donde se 
disponen de distintos métodos para la 
localización de objetos, personas, vehículos, 
etc., también pueden ser utilizados para la 
búsqueda y control del ganado haciendo la 
tarea más fácil para los ganaderos.  
Aunque algunas tradiciones, como la 
identificación de marcas en la piel y el 
acorralamiento del ganado que realizan los 
ganaderos no han cambiado, el uso de 
tecnología inalámbrica, computadoras y 
dispositivos de localización se han convertido 
en la nueva forma de rastrear e identificar el 
ganado para los ganaderos modernos. Además 
como herramienta, permite realizar la 
monitorización, trazabilidad, identificación de 
los distintos tipos de animales (vacas, 
corderos, etc.), y control en áreas extensas.  
Para implementar la monitorización y 
control del ganado sobre un área determinada, 
existen básicamente tres tecnologías 
aplicables. 
La primer tecnología para lograr esto es 
del tipo GPS/GSM. Esta tecnología es 
comúnmente utilizada en EEUU, ya que el 
acceso a esta no genera gastos elevados y es 
de bajo costo de mantenimiento. Esta 
tecnología utiliza el GPS para obtener la 
posición (la cual puede llegar a demorar hasta 
1,5 minutos [1]) y la envían atreves de la 
señal de GSM, por lo que para poder utilizarlo 
se requiere de un proveedor de telefonía y una 
adecuada señal en el lugar donde se va a 
implementar. A pesar de lo indicado, esta 
tecnología cuenta con la desventaja que 
implica una solución costosa en lo 
relacionado al consumo energético[2]. 
La segunda alternativa, basada en la 
tecnología de radiofrecuencia, es el RFID con 
la utilización de Tags. Esta tecnología 
presenta dos inconvenientes fundamentales. 
El primero es la seguridad, la cual constituye 
un tema fundamental a la hora de 
implementar una red en un espacio abierto 
donde cualquier persona puede leer la 
información de estos, ya que la comunicación 
entre Tag/Reader no implementa mecanismo 
de seguridad. Por otro lado, la estandarización 
entre los diferentes dispositivos 
Tags/Readers. Como ejemplo podemos citar, 
las normas ISO que han desarrollado 
estándares paralelamente con EPC, siendo 
algunos de estos incompatibles entre sí, 
haciendo que la comunicación Tag/Reader no 
sea posible [3][4].  
Una tercera alternativa a considerar es 
XBee, basado en la norma IEEE 802.15.4,  el 
cual por su bajo consumo energético, 
seguridad en la transición de datos y 
escalabilidad, puede ser utilizado con fines de 
rastreo de ganado. Una de las limitaciones 
que se puede encontrar en XBee, la 
determinante para su aplicación es que no 
permite conocer la posición geográfica de la 
misma manera que se puede hacer con 
GPS/GSM, por lo que es necesario realizar 
cálculos de estimación de distancia teniendo 
en cuenta la atenuación de la señal entre los 
distintos nodos Xbee. 
Si bien esta última tecnología es una 
posible alternativa para su implementación, 
nos encontramos con el inconveniente de 
precisión en la estimación de la distancia y 
por lo tanto se introducen errores en el 
posicionamiento, esto se debe a que 
propagación de la señal en terrenos con 
relieve irregular y vegetación, se ve afectada 
produciendo una reducción en la intensidad 
de la misma. 
A los efectos de hacer aplicable la tercer 
alternativa para resolver el problema de la 
localización del ganado, sería interesante que 
se analizarán los modelos de propagación 
descriptos por [5] en las zonas de diferentes 
relieves y con presencia de vegetación 
obstructiva a los efectos de optimizar los 
valores de la distancia y posición entre el 
Enrutador (Nodo ancla)  y el dispositivo final 
(Nodo móvil). 
Objetivos 
Como Objetivo General de esta línea se 
propone comparar modelos de propagación de 
señal de radiofrecuencia con el fin de 
optimizar la localización geográfica del 
ganado en un escenario de terrenos con 
topografía irregular y diferentes estratos de 
vegetación. 
Como objetivos específicos se definieron 
los siguientes: A) Describir las 
tecnologías y seleccionar la más conveniente 
para el proyecto que permita realizar rastreo 
de ganado, teniendo en cuenta el consumo 
energético, seguridad y estandarización. B) 
Determinar qué modelos de propagación y 
técnicas de estimación de distancia van a ser 
utilizados en el proyecto. C) Diseñar un 
prototipo de hardware/software que permita la 
interconexión entre nodos, realizar cálculos 
de propagación y estimación de distancia para 
determinar la ubicación geográfica de los 
nodos móviles. D) Determinar qué modelos 
de propagación permiten realizar una mejor 
estimación para cada zona. 
 
Desarrollo del prototipo.  
 
El prototipo presentado se centra en la 
monitorización y optimización de la posición 
geográfica del ganado teniendo como 
parámetro inicial el indicador de intensidad de 
la señal recibida (RSSI).  
El tipo de topología para la conexión 
entre los nodos utilizada es punto a 
multipunto. Esto permite determinar a nivel 
de detalle las variaciones en la intensidad de 
la señal provocadas por las irregularidades del 
terreno y vegetación que existe en la zona 
(RSSIAT), así mismo el software encargado 
del análisis permite seleccionar entre los 
modelos de propagación para vegetación: 
Weissberger, Temprano ITU e ITU 
actualizado; y los modelos para terrenos 
irregulares: Egli y modelo ITU, dependiendo 
del punto donde esté ubicado el nodo, una vez 
seleccionado, la aplicación realizará los 
cálculos de posicionamiento mediante el 
método matemático Trilateración, para esto es 
necesario en el dispositivo final, envíe un 
mensaje a tres Enrutadores como mínimo para 
capturar el RSSI que será propagado hasta la 
central y estimar la distancia respecto de los 
Enrutadores cuya posición geográfica es 
conocida. 
También, se puede realizar una 
comparación de los resultados obtenidos entre 
los diferentes modelos, a fin de detectar cual 
es el más conveniente para el escenario en 
estudio, por lo que permitirá delimitar las 
zonas para optimizar la posición de los 
dispositivos finales 
El hardware utilizado para los nodos será 
XBee Pro S2 [6]. Los Enrutadores están 
ubicados de manera que al menos tres de ellos 
están en la línea de visión. El dispositivo final 
será ubicado a diferentes distancias en zonas 
irregulares y zonas con vegetación, para 
determinar la distancia de prueba, se tomará 
la distancia máxima de conexión y se variará 
en un %20 en tanto la zona lo permita, 
formando una matriz de 5x5, por lo que si la 
distancia máxima soportada por los 
dispositivos es de 1500m, se harán pruebas 
cada 300m. 
Por esto, se debe plantear un escenario el 
cual este conformado por un conjunto mínimo 
de tres Enrutadores (Nodos anclas) cuyas 
coordenadas conocidas (XNr1, YNr1), (XNr2, 
YNr2) y (XNr3, YNr3) establecen un área o 
perímetro de localización y uno o más nodos 
móviles (XM1, YM1) de los cuales se 
desconoce la ubicación, por lo que se 
obtendrán tres señales RSSI (RSSIr-1, RSSIr-2, 
RSSIr-3) entre los tres Enrutadores y los 
dispositivos finales. De esta manera se puede 
obtener la intensidad de la señal recibida real 
para cada nodo, la misma estará dada por la 
ecuación (1). 
 
RSSIreal-i = RSSIr-i+ RSSIAT-i[dBm] (1) 
 
Donde “i” es el nodo Enrutador al cual se 
está haciendo referencia. 
Una vez obtenida la señal RSSIreal-n, se 
calcula la distancia que hay entre el Enrutador 
y el dispositivo final para luego obtener la 
latitud y longitud del dispositivo y 
posicionarlo en el mapa. 
En la Figura 1 se muestra cómo se 
distribuyen los nodos y cómo será la 
cuadrícula de prueba. 
 
 
 
 
Figura 1: Esquema General de distribución de 
los nodos. 
Es necesario destacar que las pruebas 
realizadas se basan en los estudios hechos en 
[7], donde se realizan estimaciones de 
modelos de propagación en un simulador para 
conocer la forma en que se van a ubicar los 
sensores en el área para no perder la 
conectividad entre ellos. En la figura 2 se 
muestra la primera versión del prototipo. 
Donde se representan solamente la captura de 
señal entre los Enrutadores y los dispositivos 
finales representados de la siguiente manera: 
 Nodo Móvil con Posición real 
 Nodo Móvil con Posición estimada 
 Nodo Enrutador (Nodo Ancla) 
 
Figura 2: Interfaz del prototipo utilizado para 
la localización de nodos móviles. 
 
Avances del Proyecto 
 
Además de las pruebas de laboratorio 
realizadas se montó una WSN de prueba en 
un pequeño campo de la ciudad de Posadas, 
con el fin de realizar una primer captura de 
señales con el sistema sin tener en cuenta la 
atenuación de la señal y comprobar que la 
distancia calculada por la RSSI es la correcta, 
los cálculos de Trilateración y 
posicionamiento funcionen correctamente. 
Para esto, se utilizó una tabla con variación 
del parámetro de ajuste de distancia “n” para 
poder estimar la posición del nodo móvil 
como se refleja en la Figura 3.  
Para esto se utilizó el cálculo de distancia en 
base a la RSSI 
? ? ?? ??????????? ???? 
 
 
 
Figura 3: Datos obtenidos en la primer prueba y 
representados en Google Maps. 
 
Donde 𝑑 es la Distancia entre nodo 
emisor y receptor, 𝐴 el Valor absoluto de la 
intensidad de la señal (RSSI) a 1 metro de 
distancia entre el Enrutador y dispositivo 
final, RSSI el valor de la intensidad de la 
señal obtenida al momento de la prueba y 𝑛 el 
parámetro de escala ajustable. 
Lugo se obtiene la posición realizando la 
intersección de las 3 circunferencias 
Trilateración: 𝑑!! − 𝑑!! = 2𝑥 𝑥! − 𝑥! ! + 𝑥!! − 𝑥!! + 2𝑦 𝑦! −𝑦! ! + 𝑦!! − 𝑦!!   (3) 
 𝑑!! − 𝑑!! = 2𝑥 𝑥! − 𝑥! ! + 𝑥!! − 𝑥!! +2𝑦 𝑦! − 𝑦! ! + 𝑦!! − 𝑦!!   (4) 
 
El parámetro “n” es un factor de escala 
para adaptar la distancia real a la calculada, 
por medio de pruebas empíricas se obtuvo que 
con un parámetro de ajuste “n=2.8” es el  
valor con el que mejores resultados se 
obtuvieron en la estimación de distancia 
basada en la RSSI. 
Conclusiones y Trabajo Futuro 
Se comprobó hasta el momento que el 
valor del parámetro escala esta entre 2.5 y 2.8 
para una estimación de distancia aceptable. 
Como trabajos futuros se propone probar el 
prototipo en un campo de mayores 
dimensiones con mayor variedad de 
topografía irregular y abundante vegetación 
con el fin de comprobar el valor escala y 
comparar los modelos de propagación de 
señales. 
 
Formación de Recursos Humanos 
 
El equipo de trabajo se encuentra conformado 
por un Doctor en Ciencias Informáticas, un 
Doctorando en Ingeniería Telemática y 
Especialista en Ingeniería de Software, un 
Maestrando en Ingeniería Web, tres auxiliares 
de investigación graduados, y cinco auxiliares 
de investigación en período de realización de 
trabajos de grado. El número de tesinas de 
grado en curso es de seis dentro de la línea de 
investigación 
Bibliografía 
 
[1]  Instituto Navarro de Tecnologías e 
Infraestructuras Agroalimentarias, 2013. [En 
línea].Disponible: 
http://www.itgganadero.com/itg/portal/documen
tos2.asp?Id=180. 
[2]  Junta de Castilla y León., 2013. [En línea]. 
Disponible: 
http://www.jcyl.es/web/jcyl/binarios/430/595/SI
STEMAS%20DE%20LOCALIZACION%20E%2
0INFORMACION%20GEOGRAFICA.pdf?blob
header=application%2Fpdf%3Bcharset%3DUT
F-8. 
[3]  P. P. López, “Lightweight Cryptography in 
Radio Frequency Identification (RFID) 
Systems”. Ph.D. Thesis., Madrid: Universidad 
Carlos III de Madrid, 2008.  
[4]  O. Solomon, Zigbee versus Radio Frequency 
Identification. Tesis de Maestría., Blekinge: 
Blekinge Institute of Technology, 2009.  
[5]  J. S. Seybold, Intoduction to RF Propagation, 
Wiley, 2005.  
[6]  digi.com, 2013. [En línea]. Available: 
http://www.digi.com/support/productdetail?pid
=3430&type=documentation. 
[7]  L. Kamarudin, R. Ahmad, B. Ong, A. Zakaria y 
D. Ndzi, «Modeling and Simulation of near-
earth Wireless Sensor Networks for Agriculture 
based Application using OMNeT++,» de 
Computer Applications and Industrial 
Electronics (ICCAIE), 2010.  
 


Localización geográfica de ganado utilizando modelos de propagación de señal y XBee

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/45294/Documento_completo.pdf?sequence=1

Localización geográfica de ganado utilizando modelos de propagación de señal y XBee

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