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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/71358
Title: | Desarrollo de un modelo de radio propagación para tecnología Lora en la región interandina usando Machine Learning. |
Authors: | Briceño Sánchez, Esteban Paul Maurad Pesantez, Roosevelt Steven |
Keywords: | Ecuador. Tesis digital. |
Issue Date: | 2025 |
Citation: | Maurad Pesantez, R. S. Briceño Sánchez, E. P. (2025) Desarrollo de un modelo de radio propagación para tecnología Lora en la región interandina usando Machine Learning. [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/71358 |
Abstract: | Abstract: This paper details the entire process involved in developing a path loss prediction model for LoRa technology under the specific conditions of the Inter-Andean region. To this end, an exhaustive measurement campaign was carried out within the city of Loja, which has a varied geography and urban density, collecting data (41,901 samples) that represent the signal behavior within this scenario. The processing and analysis of these data allowed the training of two propagation models, one for the Uplink and one for the Downlink. These models, through preprocessing, normalization, and evaluation techniques, were able to fully exploit the implicit information of the data collected during the learning process. Consequently, two models were obtained that were capable of accurately predicting path loss, overcoming the limitations of traditional empirical methods and thus allowing for the optimization of the deployment of IoT networks in mountainous environments. |
Description: | Resumen:El trabajo detalla todo el proceso en el desarrollo de un modelo de predicción de perdida por trayectoria para la tecnología LoRa bajo las condiciones particulares de la región Interandina. Para ello se llevó a cabo una exhaustiva campaña de mediciones dentro de la ciudad de Loja, que cuenta con una geografía y densidad urbana variada, recopilando datos (41901 muestras) que representen el comportamiento de la señal dentro de este escenario. El procesamiento y análisis de estos datos permitieron alimentar el entrenamiento de dos modelos de propagación, uno para Uplink y otro para Downlink. Los cuales, mediante técnicas de preprocesamiento, normalización y evaluación, pudieron aprovechar al máximo la información implícita de los datos recopilados en el proceso de aprendizaje. Consecuentemente, se obtuvieron dos modelos capaces de predecir la perdida por trayectoria de forma precisa, superando las limitaciones de los métodos empíricos tradicionales y por consiguiente permitiendo optimizar el despliegue de redes IoT en entornos montañosos. |
URI: | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=145284.TITN. |
Appears in Collections: | Maestría en Educación mención Innovación y Liderazgo Educativo |
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