3.1 Procesa datos. Resumen de archivos.txt por punto, Rssi o SNR

Los archivos de las capturas de datos por USB-Serial que se obtienen en las campañas de medición en cada punto, se requieren: procesar, ordenar y obtener los valores representativos del comportamiento del RSSI y SNR.

Cada archivo contiene al menos 100 lecturas a cada baliza. Los archivos se encuentran en una carpeta desde donde se procesarán y se obtendrá un archivo «resumen».

Para procesar los archivos de deben indicar los siguientes parámetros:

  • medida a observar: rssi, snr
  • descriptor estadistico a usar: mean, std, count, max, min, …
  • trama: rx
  • una ‘carpeta’ donde se encuentran los archivos a procesar
  • nombre del archivo de resultados

Un ejemplo de los resultados en el resumen por punto del promedio Rssi es:

resumen trama: rx  medida: rssi
         rssi_rx_d1  rssi_rx_d2  rssi_rx_d3  rssi_tx_d1  rssi_tx_d2  rssi_tx_d3
FCNM101 -124.396907 -129.132184  -81.620000  -98.000000 -126.632184  -78.040000
FCNM102 -114.345455 -118.917526  -92.053571  -91.000000 -118.474227  -80.482143
FCNM103 -115.459854 -124.634615  -95.453901  -91.000000 -123.173077  -76.617021
FCNM104 -115.922414 -123.678899 -110.090909  -91.000000 -122.844037 -107.933884
FCNM105 -108.239726 -124.893204 -102.007042  -91.000000 -123.582524  -99.281690
FCNM106 -128.383929 -127.910000 -117.589041  -91.000000 -127.290000 -110.082192
FCNM107 -124.429907 -123.009009 -105.078125  -91.000000 -123.225225 -102.343750

Carpeta con archivos a procesar: lectura_puntos

Archivos resultado:

para Rssi: resumen_rssimean01.txt

Para SNR: resumen_snrmean01.txt


Algortimo en Python

Para simplificar el algoritmo, se realizó una libreria de funciones, «girni_lora_libreria.py»,  que se debe de ubicar en la misma carpeta del algoritmo que lo usa.

Para almacenar los datos tabulados, se crea tambien el archivo de ésta tabla en formato .json, en caso de que se requiera realizar otro tipo de análisis a los datos.

'''
Procesa Archivo.txt de LoRa Rssi y SNR
de muestras desde un puerto Serial
Girni 2020-10-07 propuesta: edelros@espol.edu.ec
medida: 'rssi', 'snr'
unestadistico: 'count', 'mean', 'std',
      'min', '25%', '50%', '75%', 'max'
modo: rx baliza a dispositivo
      tx difusion hacia balizas
'''

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import girni_lora_libreria as girni

# INGRESO
# revisar parametros al inicio
medida     = 'rssi'
descriptor = 'mean'
trama      = 'rx'

# carpeta de Archivos entrada
carpeta = 'Lecturas_dispositivo'

# Archivos para resultados
arch_rsmUnestadistico = 'resumen_'+medida+descriptor+'02.txt'
arch_detalle = 'tabla_puntosdatos2.json'

# PROCEDIMIENTO
# lista los archivos entrada en la carpeta
archivosPuntos = os.listdir(carpeta)

# Lee cada archivo de un punto y tabula
# las lecturas por cada trama: rx, tx
# cada remitente de paquete: baliza
tabula = {}
for unarchivo in archivosPuntos:
    unpunto  = girni.tabulaPunto(unarchivo,carpeta)
    p_nombre = unpunto['nombre']
    tabula[p_nombre] = unpunto
tabula = pd.DataFrame(tabula)
tabula = tabula.drop(['nombre'])
tabula = tabula.T

# Estadistica descriptiva de cada punto tabulado
descrito = {}
for cadapunto in tabula.index:
    punto = tabula.loc[cadapunto]
    descrito[cadapunto] = girni.describePunto(punto)

# resumen de una medida: rssi, snr
rsm_medida = pd.DataFrame()
for cadapunto in descrito.keys():
    punto = descrito[cadapunto][trama]
    unafila = girni.resumen_medida(punto,medida,descriptor)
    rsm_medida[cadapunto] = unafila
rsm_medida = rsm_medida.T
rsm_medida = rsm_medida.sort_index(axis=1)

# SALIDA
# muestra en pantalla solo un ejemplo.head()
print('resumen trama: ', trama,', medida: ', medida)
print(rsm_medida.head(n=10))

# Se escribe todo el archivo a csv
rsm_medida.to_csv(arch_rsmUnestadistico)

# Para grabar en formato .json
tabula.to_json(arch_detalle)

2.2 Captura datos. Dispositivo con USB-Serial a un archivo.txt usando Python

La relación de valores de Rssi y distancia hacia cada punto de referencia (baliza), se estima a partir de las mediciones en varios puntos establecidos y ubicados en un mapa.

En cada punto, los valores se estiman considerando usar al menos 100 lecturas hacia cada baliza en cada punto.

En éste proceso usa un computador portátil que captura las tramas de cada paquete recibido por el dispositivo desde el puerto USB-Serial a un archivo.txt.

Cada baliza periodicamente emite un paquete que permite al dispositivo registar los valores de Rssi y SNR. Cada captura se registra en una línea de texto como un paquete recibido y etiquetado como «rx».

Para registrar el Rssi y SNR desde el otro extremo, la baliza, se emite un paquete de difusión desde el dispositivo, con el que la baliza al recibirlo toma los valores de Rssi y SNR y los envia al dispositivo en el próximo envío. El paquete de difusión del dispositivo se etiqueta como ‘tx’ en el archivo txt.

En la pantalla del computador portátil se muesta el estado del registro de datos en cada evento de recepción.

Configuración del algoritmo en Python

La captura de datos desde USB se realiza usando instrucciones en Python, con la que se pre-procesa cada paquete y se almacena en un archivo.

En el bloque de INGRESO es necesario indicar:

  • el puerto ‘com’ y los baudios del dispositivo conectado por USB
  • el nombre del archivo de texto que registra la captura de datos
  • las direcciones de las balizas, identificadores indicados en la sección anterior
  • la cantidad mínima de lecturas desde cada baliza

El puerto ‘com’ se puede verificar antes de iniciar la captura, usando el IDE de arduino, al conectar lo muestra en el menu de herramientas/puerto.

El proceso de captura se ejecuta en un lazo, en caso de ser necesario deterner se pueden usar las teclas «Ctrl-c».

En cada punto de referencia se requiere asignar un nombre a cada archivo, iniciando el nombre con «multipunto» añadiendo letras para identificar el sector y un número como identificador del punto.

En los puntos de prueba el nombre del archivo inicia con «mpcircuito». Observe que ambas palabras de inicio contienen la misma cantidad de caracteres, pues facilita el procesamiento de los archivos.

Los archivos se almacenan en una carpeta de donde se puedan leer por lotes en el siguiente proceso de los datos.


Algoritmo en Python

''' Rssi y SNR LoRa punto a punto
paquete de datos desde puerto Serial
generados desde dispositivo LoRa
modelo Heltec Lora 32 v.2
Girni 2020-10-07 propuesta: edelros@espol.edu.ec
'''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import serial, time

# INGRESO
# Puerto de captura de datos USB-Serial
puerto = 'com3'
baudios = 115200

# Archivo para el registro de cada evento rx,tx
nombrearchivo = 'multipuntoFIEC101.txt'

# identificadores de balizas
baliza = ['d1','d2','d3']

# Mínimo de lecturas por baliza
lecturasMin = 100

# PROCEDIMIENTO
# Crea registro de lecturas
n = len (baliza)
registro = {}
for elemento in baliza:
    registro[elemento] = {'cuenta': 0 ,
                          'rssi': np.array([0.0,0.0]),
                          'snr':  np.array([0.0,0.0]),
                          'SumaRssi': np.array([0.0,0.0]),
                          'SumaSnr':  np.array([0.0,0.0]),
                          'minmaxRssi': np.array([0.0,-200.0,0.0,-200.0]),
                          'minmaxSnr': np.array([100.0,0.0,100.0,0.0])
                          }

# inicializa archivo.txt a vacio
archivo = open(nombrearchivo,'w')
archivo.close()  # Cierra el archivo

# Abre puerto Serial
arduino = serial.Serial(puerto, baudios)
arduino.setDTR(False)
time.sleep(0.3)

# limpia buffer de datos anteriores
arduino.flushInput()  
arduino.setDTR()  
time.sleep(0.3)
print('\nEstado del puerto: ',arduino.isOpen())
print('Nombre del dispositivo conectado: ', arduino.name)
print('Dump de la configuración:\n ',arduino)
print('\n###############################################\n')

# Lectura de datos
np.set_printoptions(precision=2)
conteo = 0
difunde = 0
while conteo<lecturasMin:
    #esperar hasta recibir un paquete
    while (arduino.inWaiting()==0):
        pass 

    # leer linea desde puerto serial
    linea = arduino.readline()
    # binario a texto, elimina /r/n
    texto = linea.decode()
    texto = linea.strip()
    
    # identificar la trama como rx, tx
    cond1 = texto.startswith('tx')
    cond2 = texto.startswith('rx')
    if cond1 or cond2:
        archivo = open(nombrearchivo,'a')
        archivo.write(texto+'\n')
        archivo.close()
        
        if (texto.startswith('tx')):
            difunde = difunde + 1
        if (texto.startswith('rx')):
            texto = texto.split(',')
            tipo  = texto[0]
            dir_remite = texto[2]
            paqrcbvID  = texto[3]
            rssi_tx    = float(texto[4])
            snr_tx     = float(texto[5])
            rssi_rx    = float(texto[6])
            snr_rx     = float(texto[7])
            if tipo == "rx":
                # conteo de lecturas
                cual = dir_remite
                registro[cual]['cuenta']=registro[cual]['cuenta']+1
                if registro[cual]['cuenta']<conteo:
                    conteo = registro[cual]['cuenta']

                # acumulado
                registro[cual]['SumaRssi'][0] = registro[cual]['SumaRssi'][0]+rssi_tx
                registro[cual]['SumaSnr'][0]  = registro[cual]['SumaSnr'][0]+snr_tx
                registro[cual]['SumaRssi'][1] = registro[cual]['SumaRssi'][1]+rssi_rx
                registro[cual]['SumaSnr'][1]  = registro[cual]['SumaSnr'][1]+snr_rx

                # promedios
                cuantos = registro[cual]['cuenta']
                registro[cual]['rssi'] = registro[cual]['SumaRssi']/cuantos
                registro[cual]['snr']  = registro[cual]['SumaSnr']/cuantos

                # minimos y maximos
                registro[cual]['minmaxRssi'][0] = np.min([rssi_tx,registro[cual]['minmaxRssi'][0]])
                registro[cual]['minmaxRssi'][1] = np.max([rssi_tx,registro[cual]['minmaxRssi'][1]])
                registro[cual]['minmaxRssi'][2] = np.min([rssi_rx,registro[cual]['minmaxRssi'][2]])
                registro[cual]['minmaxRssi'][3] = np.max([rssi_rx,registro[cual]['minmaxRssi'][3]])

                registro[cual]['minmaxSnr'][0] = np.min([snr_tx,registro[cual]['minmaxSnr'][0]])
                registro[cual]['minmaxSnr'][1] = np.max([snr_tx,registro[cual]['minmaxSnr'][1]])
                registro[cual]['minmaxSnr'][2] = np.min([snr_rx,registro[cual]['minmaxSnr'][2]])
                registro[cual]['minmaxSnr'][3] = np.max([snr_rx,registro[cual]['minmaxSnr'][3]])

            # Muestra en pantalla el estado de recepción
            print('\n difusion: ',difunde)
            print(texto)
            for elemento in baliza:
                print(elemento,registro[elemento]['cuenta'],
                      '\tprom Rssi[tx,rx] \t   Snr[tx,rx]')
                print("prom   :",registro[elemento]['rssi'],"\t  ",
                      registro[elemento]['snr'])
                print("min,max:",registro[elemento]['minmaxRssi'],
                      registro[elemento]['minmaxSnr'])

# Cerrar el puerto serial.
serial.Serial.close

2.1 Captura datos. Balizas y dispositivo – configuración algoritmo.ino

Instrucciones para el dispositivo en Arduino IDE

El esquema para baliza y dispositivo propuesto para el modelo de localización usa el modelo multipunto de LoRa que usa direcciones para identificar la función de cada elemento:

  • Baliza: d1,d2,d3
  • Dispositivo: c1

El esquema se muestra simplificado para un solo punto, se plantea usar el dispositivo ‘C1’ como punto de captura de datos hacia un archivo tipo texto mediante la conexión USB a un computador portatil.

En el dispositivo, por cada paquete recibido se toman los datos del paquete y valores medidos, creando un registro de trama con: el tipo rx/tx, id receptor, remitente, los datos recibidos y lecturas de RSSI y SNR del paquete recibido desde el remitente que es cada baliza.

    rssi_lorarx = LoRa.packetRssi();
    snr_lorarx = LoRa.packetSnr();

Registro de la trama de datos

El registro de la trama de datos recibida en el computador se compone de la parte de datos recibido y las lecturas de Rssi-SNR del paquete. El orden de los datos se muestra en la tabla:

esquema de trama de datos
 tipo receptor remitente dato1 dato2 dato3 Rssi recibido SNR recibido
rx, tx c1, ff d1, d2, d3 medido en el dispositivo medido en el dispositivo

Ejemplo de trama recibida:

rx,c1,d3,36,-62,6.00,-65,6.00
tx,ff,c1,2,-65,6.00,-65,6.00
rx,c1,d2,21,-130,6.00,-130,6.00
rx,c1,d1,138,-98,18.75,-131,10.25

Para obtener los valores de Rssi y SNR de recepción desde cada baliza, se emite periódicamente un paquete de difusión (‘ff’) desde el dispositivo c1. Los valores recibidos en la baliza se replican en los datos del próximo paquete de la baliza hacia el dispositivo c1, que corresponden a dato2 y dato3.

Para revisar la secuencia del paquete se registra un contador desde el emisor, enviado en la posición de dato1.

Configurar la función de baliza o dispositivo

se  establece mediante las direcciones de envío y recepción descritas en la sección principal del algoritmo.

Para el dispositivo la dirección local es C1 , para las balizas serán D1, D2, D3.

En el dispositivo se usa la dirección local ‘C1’, y como destino una trama de difusión ‘FF’ hacia todas las balizas de tal manera que cada baliza pueda medir el nivel de recepción de la señal emitida desde el dispositivo.

// Direcciones Enviar mensaje
byte dir_local   = 0xC1; // Concentrador 1
byte dir_destino = 0xFF; // Broadcast para medir Rssi
byte msjtxContador = 0;

En las balizas,  la dirección local de la baliza es D1, D2, D3, y la dirección destino es el dispositivo.

// Direcciones Enviar mensaje
byte dir_local   = 0xD1; // Baliza 1
byte dir_destino = 0xC1; // Dispositivo

Otros parámetros como tiempo entre paquetes, se configuran de acuerdo a las lecturas que se tomarán en un intervalo de tiempo. El parámetro t_ciclotx establece el intervalo de tiempo en que cada dispositivo o baliza emite un paquete.

Para LoRa, los tiempos de envio de paquetes son bastante largos de acuerdo al diseño básico de la red estándar, sin embargo durante el experimiento para tomar las lecturas más rápido en cada ubicación de prueba se puede reducir a por ejemplo, 10 segundos (10000ms)

int  t_ciclotx =10000;

otros detalles de configuración del dispositivo se pueden revisar en la sección de referencias al final de la hoja.


Módulos LoRa

El prototipo se implentó con los módulos de desarrollo Heltec Lora 32 V2 disponibles al momento de las pruebas. Los módulos son de 915MHz, y se usaron también con las pruebas de conexión multipunto descritas en LoRa Multipunto – Esquema


Instrucciones en Arduino

Las instrucciones del dispositivo escritas usando el IDE Arduino se presentan en secciones o bloques:

  • Principal: LoRa_Listener02
  • Receptor: LoRaReceptor
  • Transmisor: LoRaTransmisor
  • Sensor: Sensores


Sección principal

/* Pruebas de Rssi y SNR multipunto, esquema de triangulación
  Nodo- Receptor. http://blog.espol.edu.ec/girni/
  Septiembre-2020 */
#include "heltec.h"

// SENSOR Parpadeo
String sensorBlink = "ON"; // inicializa on/off: 1/0

// Direcciones Enviar mensaje
byte dir_local   = 0xC1; // Concentrador 1
byte dir_destino = 0xFF; // Broadcast para medir Rssi
byte msjtxContador = 0;
int  t_ciclotx = 10000;
long t_anterior = 0;
int  t_intervalo = 3000;

// Direcciones Mensaje Recibido
byte dir_envio = 0xC1;
int dir_remite = 0xFF; 
String paqueteRcb = "";
byte   paqrcbID = 0;
byte   paqrcbEstado = 0;
       // 0:vacio, 1: nuevo, 2:incompleto
       // 3:otro destinatario, 4:Broadcast

int  rssi_lorarx = 0;
float snr_lorarx = 0;

// Mensajes por Puerto Serial
volatile boolean serial_msj = true;

#define BAND    915E6  // 868E6,915E6

void setup() {
  Heltec.begin(false /*DisplayEnable Enable*/,
               true /*Heltec.LoRa Disable*/,
               serial_msj /*Serial Enable*/,
               true /*PABOOST Enable*/,
               BAND /*long BAND*/);
  LoRa.setSpreadingFactor(8);
  LoRa.receive();
}

void loop() {

  // LoRa enviar mensajes entre intervalos
  long t_ahora = millis();
  long t_transcurrido = t_ahora - t_anterior;
 
  if (t_transcurrido >= t_intervalo){
    t_anterior = t_ahora;
    t_intervalo = t_ciclotx + random(1000);
    
    // sensorParpadea(); //actualiza sensor
    sensorBlink = String(rssi_lorarx)+","+String(snr_lorarx);
    
    String paqueteEnv = String(sensorBlink).c_str() ;
    enviarlora(dir_destino, dir_local,
               msjtxContador, paqueteEnv);
    yield();

    // mensaje a serial
    if (serial_msj==true){
      // muestra todos paqrcbEstado
      Serial.print("tx,");
      Serial.print(String(dir_destino,HEX)+",");
      Serial.print(String(dir_local,HEX)+",");
      Serial.print(String(msjtxContador)+",");
      Serial.print(String(paqueteEnv)+",");
      Serial.print(String(rssi_lorarx)+",");
      Serial.println(snr_lorarx);
    }
    
    msjtxContador = msjtxContador + 1;
    
    // LED parpadea envio LoRa
    digitalWrite(LED, HIGH); delay(100);
    digitalWrite(LED, LOW);  delay(100);
    yield(); // procesa wifi
  }

  // LoRa revisar mensajes entrantes
  int msjRcbLoRa = LoRa.parsePacket();
  if (msjRcbLoRa !=0){ //¿mensaje no vacio?
    recibirlora(msjRcbLoRa);
    rssi_lorarx = LoRa.packetRssi();
    snr_lorarx = LoRa.packetSnr();
    
    if (serial_msj==true){
      // muestra todos los tipos
      //Serial.print("Paquete recibido, Estado: ");
      //Serial.println(paqrcbEstado);
      Serial.print("rx,");
      Serial.print(String(dir_envio,HEX)+",");
      Serial.print(String(dir_remite,HEX)+",");
      Serial.print(String(paqrcbID)+",");
      Serial.print(String(paqueteRcb)+",");
      Serial.print(String(rssi_lorarx)+",");
      Serial.println(String(snr_lorarx));
    }
    yield(); // procesa wifi
  }
}

Sección Receptor

En esta sección se revisa la trama, separando cada una de las partes del paquete recibido: dirección de envío, dirección de remitente, identificador del paquete generado por un contador de secuencia.

Se verifica que el destinatario del paquete, si el tamaño de la trama indica que el mensaje está completo, si la trama es de difusión (broadcast) usada para registrar los niveles de recepción.

void recibirlora(int tamano){
  if (tamano == 0){ 
    paqrcbEstado = 0; //vacio
    return;
    }
    
  // lectura de paquete
  paqueteRcb = "";
  dir_envio = LoRa.read();
  dir_remite  = LoRa.read();
  paqrcbID = LoRa.read();
  byte paqrcbTamano = LoRa.read();
  while(LoRa.available()){
    paqueteRcb += (char)LoRa.read();
  }
  if (paqrcbTamano != paqueteRcb.length()){
    paqrcbEstado = 2; // Tamaño incompleto
    return;
  }
  if (dir_envio != dir_local){
    if (dir_envio == 0xFF) {
      paqrcbEstado = 4; // Broadcast
    }else{
      paqrcbEstado = 3; // otro destino
    }
    return;
  }
  paqrcbEstado = 1;  // mensaje Nuevo
}

Sección de transmisor

En esta sección se verifica que el canal no se encuentre ocupado o que el dispositivo este listo para transmitir.

Se arma el paquete a enviar y se transmite.

void enviarlora(byte destino, byte remite,
                byte paqueteID, String paquete) {
  // espera que el radio esté listo
  // para enviar un paquete
  while(LoRa.beginPacket() == 0){
    if (serial_msj==true){
      Serial.println("Esperando radio disponible...");
    }
    yield(); // procesa wifi
    delay(100);
  }
  // envio del mensaje LoRa
  LoRa.beginPacket();
  LoRa.write(destino);
  LoRa.write(remite);
  LoRa.write(paqueteID);
  LoRa.write(paquete.length());
  LoRa.print(paquete);
  LoRa.endPacket();
}

Sección Sensor

La sección del sensor no es requerida para el registro de Rssi y SNR, por lo que se simula con un parpadeo de LED.

// Sensor Simulado
void sensorParpadea(){
    if (sensorBlink == "ON"){
      sensorBlink = "OFF";
    }else{
      sensorBlink = "ON";
    }
   return;
}

Referencias: LoRa Multipunto – Esquema

1. Localización Rssi – Esquema de trabajo

En el escenario inicial básico, se plantea disponer de un dispositivo LoRa básico que se conecta a varios gateways LoRa. Desde cada paquete recibido se toman los valores Rssi y SNR en cada medición realizada en áreas de diferentes característica o entornos dentro del campus ESPOL.

Siendo el dispositivo usado de tipo básico, no dispone de un módulo GPS o elementos adicionales para localización.

Un dispositivo LoRa puede estar ubicado en áreas del campus de diferente entorno, por ejemplo, vegetación o edificios, a diferentes alturas por la irregularidad del terreno.

Las condiciones del entorno en cada área presentan varios escenarios a los modelos de espacio libre.

Un sensor general implementado con un dispositivo LoRa al transmitir puede añadir al envio de su estado las lecturas de Rssi y SNR  tomadas de los paquetes recibidos desde un gateway. En sengido opuesto, un gateway al recibir un paquete transmitido desde un sensor puede registrar lecturas de Rssi y SNR de recepción. De existir varios gateways, al menos tres, un dispositivo al transmitir datos  permitiría estimar su ubicación relativa a cada uno usando las lecturas recibidas.

Esquema de Prototipo

Para el esquema inicial de prototipo, se simplifica usando mediciones LoRa punto multipunto usando módulos básicos. En una segunda fase se podría ampliar a LoRaWAN usando esquemas abiertos de gateways.

Para el planteamiento del modelo, se realizan mediciones en varios puntos en las áreas de interes, marcando cada uno de ellos un mapa.  Las referencias en el mapa se mejoran usando las coordenadas tomadas con un GPS Diferencial que tiene una mayor precisión que un GPS básico dados los diferentes entornos en el campus.

En las siguientes secciones de describen los pasos realizados para realizar un modelo que permita estimar la ubicación de un dispositivo en diferentes áreas.

Para realizar el prototipo planteado se desarrollan dos partes principales:

Captura de datos para el modelo de pérdidas en propagación LoRa

Procesamiento de datos para el modelo de pérdidas en propagación LoRa

Dispositivos WiFi – índices

Esquematicos

Broker / Gestión – IoT índice

Esta sección corresponde a implementar un gestor de dispositivos IoT que puede ser implementado sobre un Raspberry o un PC.

Hay que considerar el gestor/broker deberá permanecer encendido siempre , 24horas/días a la semana.

Por el consumo energético es conveniente usar un Raspberry Pi, sin embargo, para pruebas iniciales es posible implementarlo usando una PC con la versión de Raspberry Pi sobre PC.

Pasos de implementación

Las instrucciones de instalación, actualización y configuración para Raspberry Pi se encuentran en la sección:

1.1 Raspberry Pi OS – Instalar

Para luego proceder a instalar MQTT versión Mosquitto para gestionar los mensajes de estado del sensor descritos en la Sección:

1.2 MQTT – Mosquitto instalar

y finalmente instalar Home Assistant para gestionar mediante una página web los estados de los dispositivos, descritos en la Sección:

1.3 Home Assistant – Instalar

Redes de mayor alcance:

1.4 LoRaWan Open Gateway

Dispositivos LoRa – índice

Los dispositivos LoRa se pueden configurar para comunicarse entre ellos (LoRa punto, multipunto) o usando un gateway hacia redes con IP (LoRaWan).

Multipunto

Es un ejemplo ampliado de LoRa punto a punto. Implementa el envío de mensajes hacia un dispositivo LoRa que realiza las funciones de «gateway» hacia Wifi, que convierte el mensaje a MQTT hacia un broker Mosquitto ya planteado en los Tutoriales.

LoRaWan

LoRa en modalidad LoRaWan requiere un «gateway» más elaborado para envio de mensajes hacia internet. En la sección de Broker/Gestión, se implementa un Gateway a partir del módulo Heltec (HT-M01) y un gestor de Gateways (ChirpStack) de esquema abierto. LoraWan – Gateway esquema abierto

IoT WiFi Dispositivo Sensor Puerta-Ventana

El dispositivo sensor de Puerta Ventana se implementa usando tres componentes principales:

2.1 Sensor magnético

2.2 Microcontrolador con Wifi: ESP8266 – versión ESP01

ESP8266 versión ESP01

2.3. Instrucciones en IDE Arduino

ESP8266 en Arduino IDE

Los pasos de integración de los componentes se describen en la sección:

IoT WiFi Sensor Puerta-Ventana


3. Complementos

En el proceso, para realizar los diagramas de circuito, conexiones con protoboard y placas PCB se utiliza el programa Fritzing que es de software abierto.

Fritzing – Partes adicionales

3.4 LoRaWAN – MQTT – Python reporte txt

Para procesar el archivo del reporte.txt se puede leer mensaje por mensaje y extraer el registro de RSSI y SNR de cada dispositivo usando Python.

# procesar un archivo de mensajes mqtt
import numpy as np
import json as json

# INGRESO
# Parametros para la conexión
servidormqtt = "192.168.xx.xx"
topicolee = "#"

# Para el archivo.txt
nombrearchivo = 'unreporte.txt'
conteo = {"lineas":{'cuenta':0},
          "gateway":{'cuenta':0},
          "application":{'cuenta':0}
          }
tipotrama = []

# para tabular
tabla = []
registros = {}
frecuencias = []
tramabuscada = ['application/1/device/c9c2a03913ac2ec5/event/up',
                'application/1/device/b35915f22af620d1/event/up',
                'application/1/device/b5a2349b828d97ea/event/up',
                'application/1/device/f2f724028c0e996c/event/up']


# PROCEDIMIENTO
archivo = open(nombrearchivo,'r')
unalinea = archivo.readline()
while not(unalinea==''):
    conteo["lineas"]['cuenta'] = conteo["lineas"]['cuenta'] + 1
    unalinea = archivo.readline()
    unalinea = unalinea.strip('\n')
    desde = unalinea.find(" b'{")
    untipotrama = unalinea[0:desde]
    if not(untipotrama in tipotrama) and (untipotrama != ''):
        tipotrama.append(untipotrama)
        conteo[untipotrama] = {'cuenta':0}
    for entrada in conteo:
        if unalinea.startswith(entrada):
            conteo[entrada]['cuenta'] = conteo[entrada]['cuenta']+1

    for unapptrama in tramabuscada:
        tamanot = len(unapptrama)
        if unalinea.startswith(unapptrama):
            datostxt = unalinea[tamanot+3:].strip("'")
            datosjson = json.loads(datostxt)

            undeviceName = datosjson["deviceName"]
            unrssi = datosjson["rxInfo"][0]["rssi"]
            unloRaSNR = datosjson["rxInfo"][0]["loRaSNR"]
            unfrequency = datosjson["txInfo"]["frequency"]
            undr = datosjson["txInfo"]["dr"]
            if not(unfrequency in frecuencias):
                frecuencias.append(unfrequency)
                
            if undeviceName in registros:
                registros[undeviceName]['conteo'] = registros[undeviceName]['conteo']+1
                registros[undeviceName]['rssi'].append([unfrequency,unrssi,
                                                         unloRaSNR,undr])
            else:
                registros[undeviceName]={'rssi':[],
                                         'conteo':0,
                                         'resumen':[0,0,0,0],
                                         }      
 
archivo.close()  # Cierra el archivo

# Calcula resumen por dispositivo
frecuencias.sort()
frecuencia = [902300000, 902500000, 902700000, 902900000,
              903100000, 903300000, 903500000, 903700000]
canalobserva = len(frecuencia)                                               
for dispositivo in registros:
    vector = np.array(registros[dispositivo]['rssi'])
    cuenta = np.zeros(canalobserva, dtype=int)   
    suma = np.zeros(canalobserva,dtype=int)
    channelid = np.arange(1, canalobserva+1)
    cadaRSSI = [[],[],[],[],[],[],[],[],[]]
    cadaSNR  = [[],[],[],[],[],[],[],[],[]]
    cadadr   = [[],[],[],[],[],[],[],[],[]]
    resumen = []
    # Clasificando
    k = len(vector)
    for j in range (0,k,1):
        cual = frecuencia.index(vector[j][0])
        valorRssi = vector[j][1]
        valorSNR = vector[j][2]
        valordr = vector[j][3]
        cadaRSSI[cual].append(valorRssi)
        cadaSNR[cual].append(valorSNR)
        cadadr[cual].append(valordr)
    
    for j in range(0,canalobserva,1):
        vectorRSSI = np.array(cadaRSSI[j])
        vectorSNR = np.array(cadaSNR[j])
        vectordr = np.array(cadadr[j])
        if len(vectorRSSI)>0:
            promedioRSSI = np.average(vectorRSSI)
            maximoRSSI = np.max(vectorRSSI)
            cantidadRSSI = len(vectorRSSI)
            minimoRSSI = np.min(vectorRSSI)
            
            promedioSNR = np.average(vectorSNR)
            maximoSNR = np.max(vectorSNR)
            cantidadSNR = len(vectorSNR)
            minimoSNR = np.min(vectorSNR)

            promediodr = np.average(vectordr)
            maximodr = np.max(vectordr)
            cantidaddr = len(vectordr)
            minimodr = np.min(vectordr)
            
            resumen.append(np.array([ j+1,
                                      cantidadRSSI,
                                      promedioRSSI,
                                      minimoRSSI,
                                      maximoRSSI,
                                      promedioSNR,
                                      minimoSNR,
                                      maximoSNR,
                                      promediodr,
                                      ]))
    resumen = np.array(resumen)
    registros[dispositivo]['resumen'] = resumen

# SALIDA
np.set_printoptions(precision = 2)
print('conteo de tramas')
for entrada in conteo:
    print(entrada,": ", conteo[entrada]['cuenta'])
print('frecuencias: ',frecuencia)
print('\nTabulando ---------')
for dispositivo in registros:
    print()
    print('dispositivo_id: '+str(dispositivo))
    print('total muestras: '+str(registros[dispositivo]['conteo']))
    print('Promedios RSSI y SNR: ')
    print('[canal muestras\t RSSI \t min \t max \t SNR  min   max   DR  ]')
    print(registros[dispositivo]['resumen'])
    registros[dispositivo]['conteo']

 

3.3 LoRaWAN – mensajes MQTT y Python

De disponer de acceso al servidor MQTT se pueden capturar los mensajes y procesarlos por ejemplo para realizar estadísticas de RSSI y SNR de cada dispositivo respecto al Gateway.

Se requiere una conexión autenticada al servidor MQTT, para caso experimental se recurre a Python con la librería PAHO para acceder como cliente.

# grabando mensajes MQTT
# configurar los parámetros para la creacion de archivo de texto
import paho.mqtt.client as mqtt

# INGRESO
# Parametros para la conexión
servidormqtt = "192.168.xx.xx"
topicolee = "#"

# Para el archivo.txt
cuentamensaje = 0
nombrearchivo = 'unreporte.txt'
archivo = open(nombrearchivo,'w')
archivo.close()  # Cierra el archivo

tramabuscada = ['application/1/device/c9c2a03913ac2ec5/event/up',
                'application/1/device/b35915f22af620d1/event/up',
                'application/1/device/b5a2349b828d97ea/event/up',
                'application/1/device/f2f724028c0e996c/event/up']
cuentaDisp = [0,0,0,0]
cuentagtw = 0

# BLOQUE BÁSICO DE PROGRAMA
# Al recibir CONNACK desde el servidor.
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    print("Conexión/código de resultado: "+str(rc))

    # Inicio o renovación de subscripción
    client.subscribe(topicolee)

    return()

# el tópico tiene una publicación
def on_message(client, userdata, msg):
    global cuentamensaje
    print(msg.topic) #+" "+str(msg.payload))
    unmensaje = msg.topic+" "+str(msg.payload)

    # Archivo en modo añadir 'append'
    archivo = open(nombrearchivo,'a')
    unalinea = unmensaje + '\n'
    archivo.write(unalinea)
    
    if (msg.topic in tramabuscada):
        cual = tramabuscada.index(msg.topic)
        cuentaDisp[cual] = cuentaDisp[cual] + 1
        
    cuentamensaje = cuentamensaje + 1
    print('\n mensajes recibidos: ', cuentamensaje)
    print(' cuenta por dispositivos: ', cuentaDisp)
    print()

    return()

client = mqtt.Client()
client.on_connect = on_connect
client.on_message = on_message
client.connect(servidormqtt, 1883, 60)
client.loop_forever()