Invio dei propri dati su LoRaWAN

Il precedente articolo https://www.radiomakers.it/news/lorawan/nodo-lorawan-con-arduino-uno-e-s... tratta come implemetare una trasmissione LoRaWAN con la libreria LMIC su Arduino.

Quando si implementa una propria applicazione occorre inviare i propri dati. In questo video è spiegato come. https://youtu.be/2ZRWDsNep78

 

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Nodo LoRaWAN con Arduino Uno e shield Dragino

Ho pubblicato su youtube  (https://youtu.be/-Tx7nhbtHfE) un video con la descrizione della configurazione di un nodo LoRaWAN, registrato su TTN.

Il programma usato deriva dall'esempio presente nella libreria MCC - LMIC (https://github.com/mcci-catena/arduino-lmic )

Un altro video relativo a LoRaWAN è questo: https://youtu.be/40wuXKoA44Y

 

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Nodo LoRaWan con Shield di Dragino.

Dragino è una ditta cinese che produce veri dispositivi per LoRa (e non solo). Fra questi uno shield Lora per Arduino.
Nulla di particolarmente complesso, giusto la componentistica per interfacciare una scheda RFM9x (monta una scheda LoRa  HopeRF Electronic- con chip SX1276 realizzato su licenza Semtech) e alcune porte per interfaccia verso il bus Arduino.
La scheda RFM9x (la x denota alcune varianti) è completa con tutta la circuiteria necessaria al chip SX1276.

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Accesso alla rete LoRaWAN

Un nodo per accedere alla rete LoRaWAN deve essere attivato, con un meccanismo che lo identifica in modo univoco qualora opportunamente registrato nella rete. Si può pensare a questo meccanismo come una autenticazione. Ci sono due metodi di accesso: OTAA e ABP (Over The Air Activaction e  Activation by Personalization) di seguito descritti. In funzione del meccanismo vengono negoziate o fornite in modo statico opportune chiavi usate per criptare il traffico di dati in rete.
Indirizzamento.

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LoRaWAN classi di funzionamento

LoRaWAN  prevede per i nodi tre classi di funzionamento (A, B e C). Partendo dal presupposto che il dato trasmesso è breve, non sempre è critica la perdita di un dato e il consumo energetico è importante, le tre classi si differenziano nei tempi e nei modi usati per trasmettere e ricevere i dati verso la rete. Il nodo deve sempre implementare la classe A. Le classi B e C sono, di fatto, una estensione della classe A.

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IoT, Sicurezza e privacy

Non meno importanti sono le problematiche di sicurezza. Proviamo ad immaginare un frigorifero smart, che riordina automaticamente prodotti senza lattosio. Chi raccoglie i dati può facilmente intuire la intolleranza al lattosio dell’utente e cominciare a proporre nuovi prodotti (pubblicità) o addirittura farmaci. Cosa pensare? Una opportunità da cogliere o una invasione della propria sfera personale?

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IoT, Data collection

I dispositivi IoT producono dati in enormi quantità dando un forte contributo alla crescita dei Big Data. Trarre profitto di tutte queste informazioni non strutturate, eterogenee, disgregate e provenienti da fonti diverse non è cosa semplice. Fra le varie metodologie di analisi, l’intelligenza artificiale ha ed avrà un ruolo particolarmente importante. Un problema che emerge, oltre al come, è dove elaborare i dati e come fornirli di una descrizione facilmente interpretabile.

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Node-RED

Node-RED (NR) è un ambiente di sviluppo visuale basato sulla gestione del flusso dati (Flow-Based Programming).

Partiamo dal concetto di flusso dati. La programmazione si concentra sul dato che viene processato da elementi (blocchi o nodi) dei quali non è necessariamente nota l’impetrazione. È nota invece l’operazione che verrà applicata. Un poco come un segnale audio che entra in un equalizzatore e poi in un amplificatore. Di entrambi gli apparati non si conosce la reale elettronica si sa però che l’equalizzatore esalta o limita determinate frequenze, mentre l’amplificatore ‘rinforza’ il segnale in modo da poter essere riprodotto in un altoparlante.

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