Contribución a la gestión inteligente y autónoma de topologías de red en el internet de las cosas (IoT)
type: CreativeWork
description: [SPA] En los últimos años, el auge del internet de las cosas (Internet of Things, IoT) ha impulsado el despliegue de un número creciente de dispositivos que requieren conectividad inalámbrica de largo alcance y bajo consumo energético. En este contexto, la tecnología LoRa (Long Range) y su protocolo de red asociado, LoRaWAN (Long Range Wide Area Network), se han consolidado como una de las soluciones más prometedoras para la comunicación de dispositivos distribuidos a gran escala, con aplicaciones en monitorización ambiental, agricultura inteligente o gestión urbana. La arquitectura de LoRaWAN, basada en un esquema de acceso aleatorio ALOHA, ofrece simplicidad y bajo coste, pero también plantea desafíos en términos de escalabilidad, eficiencia energética y fiabilidad de la comunicación, especialmente en entornos densos o con movilidad. A medida que aumenta el número de dispositivos, las colisiones de paquetes y la interferencia co-canal degradan el rendimiento global de la red. Para mejorar la eficiencia, el protocolo incorpora el mecanismo de adaptación de tasa de datos (Adaptive Data Rate, ADR), cuyo objetivo es optimizar la tasa de datos y el consumo energético ajustando parámetros como la potencia de transmisión y el factor de dispersión según la calidad del enlace. Sin embargo, el ADR tradicional presenta limitaciones por su carácter reactivo y su dependencia de promedios históricos, lo que reduce su capacidad de adaptación ante cambios rápidos del entorno o la movilidad de los nodos. Diversos trabajos han intentado mejorar su rendimiento mediante modelos estadísticos, heurísticos o técnicas de inteligencia artificial (IA), en particular aprendizaje automático y aprendizaje por refuerzo. No obstante, muchos de estos enfoques siguen dependiendo de mediciones históricas y carecen de respuesta ágil ante variaciones del canal. Esta tesis aborda los principales retos de adaptabilidad, eficiencia energética y escalabilidad en redes LoRaWAN mediante el desarrollo de m…
abstract: [SPA] En los últimos años, el auge del internet de las cosas (Internet of Things, IoT) ha impulsado el despliegue de un número creciente de dispositivos que requieren conectividad inalámbrica de largo alcance y bajo consumo energético. En este contexto, la tecnología LoRa (Long Range) y su protocolo de red asociado, LoRaWAN (Long Range Wide Area Network), se han consolidado como una de las soluciones más prometedoras para la comunicación de dispositivos distribuidos a gran escala, con aplicaciones en monitorización ambiental, agricultura inteligente o gestión urbana. La arquitectura de LoRaWAN, basada en un esquema de acceso aleatorio ALOHA, ofrece simplicidad y bajo coste, pero también plantea desafíos en términos de escalabilidad, eficiencia energética y fiabilidad de la comunicación, especialmente en entornos densos o con movilidad. A medida que aumenta el número de dispositivos, las colisiones de paquetes y la interferencia co-canal degradan el rendimiento global de la red. Para mejorar la eficiencia, el protocolo incorpora el mecanismo de adaptación de tasa de datos (Adaptive Data Rate, ADR), cuyo objetivo es optimizar la tasa de datos y el consumo energético ajustando parámetros como la potencia de transmisión y el factor de dispersión según la calidad del enlace. Sin embargo, el ADR tradicional presenta limitaciones por su carácter reactivo y su dependencia de promedios históricos, lo que reduce su capacidad de adaptación ante cambios rápidos del entorno o la movilidad de los nodos. Diversos trabajos han intentado mejorar su rendimiento mediante modelos estadísticos, heurísticos o técnicas de inteligencia artificial (IA), en particular aprendizaje automático y aprendizaje por refuerzo. No obstante, muchos de estos enfoques siguen dependiendo de mediciones históricas y carecen de respuesta ágil ante variaciones del canal. Esta tesis aborda los principales retos de adaptabilidad, eficiencia energética y escalabilidad en redes LoRaWAN mediante el desarrollo de m…
author: Acosta García, Laura del Carmen
keywords: Internet of Things (IoT), Long Range (LoRa), Long Range Wide Area Network (LoRaWAN), Dispositivo, Comunicación
date published: 2025
date modified: 2026-07-24T05:39:24Z
provider: Universidad Politécnica de Cartagena
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Politécnica de Cartagena

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.31428/10317/21525