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Modelli di Propagazione per la Pianificazione delle Reti LoRaWAN: Ottimizzazione per lo Smart Metering Idrico

LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) rappresenta una soluzione ideale per il settore del smart metering, particolarmente nel monitoraggio e nella gestione delle reti idriche. Grazie alla sua capacità di trasmettere a lunga distanza con un basso consumo energetico, LoRaWAN si adatta perfettamente alle esigenze dei contatori intelligenti di acqua, che richiedono comunicazioni affidabili e costanti su vasti territori urbani e rurali. Tuttavia, la progettazione efficace di una rete LoRaWAN per smart metering idrico richiede un’attenta considerazione dei modelli di propagazione del segnale, per assicurare una copertura ottimale e ridurre le perdite di connessione.

L’implementazione di una rete di smart metering idrico comporta sfide uniche, come la necessità di penetrare sottoterra o in spazi confinati dove sono spesso collocati i contatori. Inoltre, la presenza di infrastrutture urbane dense può ostacolare la trasmissione del segnale, rendendo cruciale la scelta di un modello di propagazione che possa prevedere accuratamente le perdite di percorso e ottimizzare la posizione delle antenne.

aree urbane immagine 1

Quando elaboro un documento di radioplanning, seguo questi passaggi:

 Valutazione dell’asset a disposizione: Inizio con un’attenta valutazione delle risorse disponibili per l’ente, allo scopo di identificare le posizioni in cui è possibile installare il Gateway senza necessità di ulteriori permessi o interventi edili significativi, e dove sia già disponibile la rete elettrica. Durante questa fase, privilegio le posizioni dominanti sul territorio, come serbatoi, stazioni di pompaggio e sedi aziendali. Questi sono solitamente edifici elevati e idealmente già dotati di alimentazione elettrica. Tuttavia, questo aspetto non è critico in quanto un buon Gateway può essere autoalimentato efficacemente, anche tramite un pannello solare.

Analisi del territorio: Successivamente, effettuo un’analisi del territorio utilizzando strumenti come Google Earth, per esplorare virtualmente le aree selezionate e i punti dove verranno installati i gateway, gli smart meters o i sensori. In questa fase, è spesso utile effettuare un sopralluogo fisico per raccogliere il maggior numero di dettagli possibile riguardo le altezze degli edifici, gli ostacoli e la vegetazione presente.

Simulazione e selezione dei punti: Dopo aver effettuato una selezione preliminare dei siti potenzialmente adatti, per ciascuno di essi utilizzo strumenti specifici di simulazione radio per costruire il modello di simulazione, al centro del quale si trova la scelta del modello di propagazione. Per ogni sito identificato, procedo con diverse simulazioni utilizzando vari modelli, al fine di confrontare e valutare i risultati ottenuti.

Questo articolo esplora i modelli di propagazione più efficaci per le reti LoRaWAN applicate al smart metering idrico, analizzando come ciascun modello gestisce le peculiarità di vari ambienti, dalla densa urbanizzazione alle zone rurali, passando per aree collinari e ricche di vegetazione. La comprensione di questi modelli non solo aiuta nella progettazione di reti più efficienti ma anche nell’assicurare che i dati raccolti dai contatori intelligenti siano trasferiti in modo affidabile e tempestivo, supportando così una gestione dell’acqua più sostenibile e informata.

1.Modello di propagazione Log-Distance Path Loss:  Descrizione:Un modello fondamentale che assume che la perdita di percorso aumenti logaritmicamente con la distanza e dipende dall’ambiente. Questo modello è particolarmente utile per ambienti semplici e prevedibili, rendendolo una scelta comune per applicazioni di smart metering in aree meno dense.Vantaggi: Semplicità di implementazione. Adattabilità alle diverse condizioni ambientali modificando l’esponente di percorso. Svantaggi:Approssimazione grossolana, non considera ostacoli specifici come edifici o alberi.

 2. Modello di propagazione Okumura-Hata:  Descrizione: Basato su ampie misurazioni empiriche, questo modello è adatto per la previsione della perdita di percorso in aree urbane, suburbane e rurali. Per il smart metering idrico, fornisce una buona base per anticipare le interazioni del segnale in ambienti con variazioni di densità urbana. Vantaggi: Basato su ampie ricerche empiriche, offre stime precise per ambienti urbani, suburbani e rurali. Ampio raggio di applicazione (150 MHz a 1500 MHz). Svantaggi: Maggiore complessità nell’implementazione. Limitazioni geografiche nelle aree non contemplate negli studi originari.

 3. Modello ITU-R P.1546:  Descrizione: Uno standard internazionale che fornisce un metodo per calcolare la propagazione del segnale per la pianificazione delle reti di radiodiffusione. Questo modello si adatta bene alle grandi distanze caratteristiche delle reti di smart metering idrico, coprendo vari tipi di terreno. Vantaggi: Ampio riconoscimento internazionale, usato soprattutto per le reti di radiodiffusione. Adatto a diverse topografie, da pianure a zone collinari. Svantaggi: Richiede dati ambientali dettagliati, non sempre disponibili.

 4.Modello COST 231: Descrizione: Una estensione del modello Okumura-Hata adattato per prevedere la propagazione del segnale in ambienti urbani con edifici alti. Vantaggi: Migliora la precisione in ambienti urbani con edifici alti. Utilizzabile per frequenze fino a 2000 MHz. Svantaggi: Principale efficacia limitata agli ambienti urbani, meno accurato altrove.

5.Modello ITS (Institute for Telecommunication Sciences): Descrizione: Un modello avanzato che considera vari ostacoli e variabilità del terreno per fornire stime precise della propagazione del segnale. Vantaggi: Elevata precisione in ambienti complessi e diversificati. Modellazione dettagliata che considera ostacoli come edifici e alberi. Svantaggi: Necessità di input dettagliati sulle caratteristiche ambientali. Alta complessità computazionale che può rallentare l’elaborazione.

 

Conclusione

La scelta del modello di propagazione per una rete LoRaWAN dovrebbe basarsi sul contesto specifico e sulle esigenze di precisione del progetto. 

Modelli come il Log-Distance possono essere sufficienti per ambienti omogenei o meno critici, mentre modelli più complessi come l’ITS o il COST 231 sono necessari per ambienti urbani complessi o per applicazioni in cui la precisione è di vitale importanza. La capacità di bilanciare precisione e praticità nella raccolta e analisi dei dati determinerà il successo nell’implementazione di una rete LoRaWAN efficiente e funzionale.

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