AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO E MODELAGEM DE REDES LORAWAN EM AMBIENTES DE FLORESTA TROPICAL: UMA ABORDAGEM BASEADA EM SIMULAÇÃO E VALIDAÇÃO EMPÍRICA

Abstract

This work presents a comprehensive methodology for modeling, validating, and simulating LoRaWAN networks in dense tropical forest environments. Based on extensive field measurements conducted in the Serra dos Órgãos National Park, Brazil, empirical propagation models were derived for both static and mobile scenarios using a hybrid Orthogonal Distance Regression with Close-In reference constraint (ODR+CI). This approach ensures physical consistency while accurately capturing the severe attenuation and shadowing effects imposed by dense vegetation. The extracted parameters were integrated into the FLoRaExt simulation framework, enabling faithful reproduction of real-world propagation behavior. The proposed model was statistically validated through RMSE analysis, demonstrating that simulation errors remain within the intrinsic environmental variability observed in the field. Beyond model validation, the study explores a large-scale, high-density LoRaWAN deployment for geotechnical slope monitoring, highlighting the critical role of network densification and robust Adaptive Data Rate strategies under extreme propagation conditions. The results confirm that realistic empirical modeling is essential for reliable network dimensioning and performance assessment in challenging environments, establishing a solid foundation for advanced simulation-based design of LoRaWAN systems.

Este trabalho apresenta uma metodologia abrangente para modelagem, validação e simulação de redes LoRaWAN em ambientes de floresta tropical densa. Com base em extensas medições de campo realizadas no Parque Nacional da Serra dos Órgãos, Brasil, foram derivados modelos empíricos de propagação para cenários estáticos e móveis utilizando uma Regressão de Distância Ortogonal híbrida com restrição de referência Close-In (ODR+CI). Essa abordagem assegura a consistência física enquanto captura com precisão a severa atenuação e os efeitos de sombreamento impostos pela vegetação densa. Os parâmetros extraídos foram integrados ao framework de simulação FLoRaExt, permitindo a reprodução fiel do comportamento de propagação do mundo real. O modelo proposto foi validado estatisticamente por meio da análise de RMSE, demonstrando que os erros de simulação permanecem dentro da variabilidade ambiental intrínseca observada em campo. Além da validação do modelo, o estudo explora uma implantação LoRaWAN de larga escala e alta densidade para monitoramento geotécnico de encostas, destacando o papel crítico do adensamento da rede e de estratégias robustas de Taxa de Dados Adaptativa (ADR) sob condições extremas de propagação. Os resultados confirmam que a modelagem empírica realista é essencial para o dimensionamento confiável da rede e para a avaliação de desempenho em ambientes desafiadores, estabelecendo uma base sólida para o projeto avançado de sistemas LoRaWAN baseado em simulação.