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Título:

CattleNet : geolocalizacoón con LoRa mediante multilateración

Otros títulos:

Coordinador:

Director:

Compilador:

Autor:

Acevedo, Federico
Coduri, Guillermo
Perera, Guzmán

Tutor:

Baliosian, Javier

Tipo de documento:

Tesis de grado

Editor:

Palabras clave:

Geolocalización animal
Modulación inalámbrica
LoRa
Radiofrecuencia

Descriptores:

Año de publicación:

2018

Contenido:

Resumen:

En este documento se presenta un proyecto para el cual se construyó un prototipo de geolocalización con el uso de LoRa, una tecnología emergente de radiofrecuencia que promete ser de bajo consumo energético y gran alcance. El mismo se desarrolló con la motivación de sustituir dispositivos que utilizan GPS para la geolocalización animal en estudios de comportamiento de los mismos, debido a que varias de estas investigaciones mencionan que deben cambiar las baterías de los dispositivos al menos dos veces por día afectando completamente el comportamiento de los animales. Este proyecto analiza la duración de las baterías de los dispositivos que cargan los animales. Las pruebas realizadas sobre la duración de las mismas dieron extremadamente satisfactorias obteniendo estimaciones en el orden de meses. Además, el proyecto analiza la precisión de la geolocalización del sistema construido. El prototipo utiliza el método TDOA para realizar los cálculos de ubicación. Las pruebas realizadas para analizar la precisión del sistema dieron resultados con errores de cientos de metros. Se identifican en el proyecto las razones de estos errores y se presentan no solo las causantes de los mismos, sino también la manera de mitigarlos. Finalmente, se concluye que LoRa tiene un gran potencial como medio alternativo de geolocalización para casos de uso donde la batería no puede ser reemplazada fácilmente ya que es una tecnología de bajo consumo energético. Dejando como trabajo a futuro minimizar los errores de precisión.

Descripción:

Editorial:

UR.FI.INCO

EN:

Financiadores:

Citación:

Acevedo, F, Coduri, G y Perera, G. CattleNet : geolocalizacoón con LoRa mediante multilateración [en línea] Tesis de grado. Montevideo : UR.FI.INCO, 2018.

Citación:

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Documento del Gobiberno:

URI:

http://hdl.handle.net/20.500.12008/20293

ISBN:

e-ISBN:

ISSN:

ISMN:

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Título Obtenido:

Ingeniero en Computación

Facultad o Servicio que otorga el Título:

Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería

Licencia:

Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC - By-NC-ND)

Cobertura geográfica:

Cobertura temporal:

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Clasificación:

Es versión de:

Colecciones:

Tesis de grado
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