Network size estimation for lora-based direct-to-satellite IoT

Abstract

El paradigma emergente de la Internet de las Cosas Directo a Satélite (DtS-IoT) implica que los nodos de la superficie terrestre se comuniquen directamente con satélites de órbita terrestre baja (LEO), utilizando protocolos estándar de redes de área amplia de baja potencia (LPWAN). Uno de los principales retos a los que se enfrenta este paradigma es la ampliación del control de acceso al medio (MAC) de un número limitado de nodos a miles dentro de la zona de cobertura del satélite. Para resolver este problema, los esquemas de control de acceso al medio pueden utilizar información a priori sobre el número de nodos que el satélite cubrirá a lo largo de su órbita. Sin embargo, el desarrollo de soluciones técnicamente viables para la estimación del tamaño de la red que sean a la vez precisas y exactas sigue siendo un reto de investigación abierto. Este trabajo presenta la implementación, selección de parámetros y evaluación del primer protocolo de estimación del tamaño de red compatible con LoRa/LoRaWAN que aprovecha el estimador de información de colisión optimista (OCI) de a bordo. Nuestra solución, LoRa-OCI (L-OCI), se integró en FLoRaSat, un simulador C++ de eventos discretos DtS-IoT que integra modelos orbitales y de comunicación LoRa/LoRaWAN realistas. A través de una amplia campaña de simulación, podemos determinar las configuraciones LoRa adecuadas para lograr un error cuadrático medio (RMSE) bajo y un bajo consumo de energía. Además, nuestros resultados indican que el enfoque es relativamente insensible a los parámetros LoRa cuando se evalúa el rendimiento agregado de un protocolo Slotted ALOHA Game (SAG) provisto de estimaciones de L-OCI.

The emerging paradigm of Direct-to-Satellite Internet of Things (DtS-IoT) involves Earth surface nodes communicating directly with Low Earth Orbit (LEO) satellites, utilizing standard Low-Power Wide Area Networks (LPWAN) protocols. One of the core challenges faced in this paradigm is scaling the Medium Access Control (MAC) from a limited number of nodes to potentially thousands within the satellite’s coverage area. To address this issue, medium access control schemes can utilize a priori information on the number of nodes the satellite will cover along its orbit. However, developing technically viable solutions for network size estimation that are both precise and accurate remains an open research challenge. This work presents the implementation, parameter selection, and evaluation of the first LoRa/LoRaWAN-compatible network size estimation protocol that leverages the onboard Optimistic Collision Information (OCI) estimator. Our solution, LoRa-OCI (L-OCI), was integrated into FLoRaSat, a C++ discrete-event DtS-IoT simulator that integrates realistic orbital and LoRa/LoRaWAN communication models. Through an extensive simulation campaign, we can determine appropriate LoRa configurations to achieve low root mean square error (RMSE) and low power consumption. Additionally, our results indicate that the approach is relatively insensitive to LoRa parameters when assessing the aggregated throughput of a Slotted ALOHA Game (SAG) protocol throttled by L-OCI.