ELGESAT: Enhanced LoRaWAN Gateways for Efficient Transmission in Satellite-Assisted Topologies

Die wachsende Nachfrage nach Digitalisierung in abgelegenen und ländlichen Gebieten unterstreicht den Bedarf an zuverlässiger, skalierbarer, stromsparender und kostengünstiger drahtloser Vernetzung. Diese Regionen sind zunehmend auf Technologien des Internets der Dinge (IoT) für wichtige Anwendungen wie Umweltüberwachung, Präzisionslandwirtschaft, netzunabhängiges Energiemanagement, Waldbrandwarnungen, Geofencing für Viehbestände und Lecksuche in Pipelines angewiesen. Die bestehenden Netzwerklösungen weisen jedoch erhebliche Einschränkungen auf. Terrestrische Systeme wie NB-IoT und LTE-M weisen oft Versorgungslücken, hohen Energieverbrauch und kostspieliger Infrastruktur auf, während breitbandige Satellitendienste energieintensive Endgeräte und teure Abonnements erfordern, die für batterie- oder solarbetriebene Anwendungen ungeeignet sind. Schmalbandige Satelliten in niedriger Erdumlaufbahn (LEO) bieten eine vielversprechende Alternative, bringen jedoch Herausforderungen wie kurze Sichtbarkeitsfenster, schwankende Verbindungsqualität und begrenzte Abdeckung in umgebungsbedingten Hindernissen mit sich. Darüber hinaus stößt LoRaWAN – obwohl energieeffizient – aufgrund seines ALOHA-basierten Uplinks und seiner passiven Gateways in satellitengestützten Szenarien auf Leistungsbeschränkungen, was zu Datenkollisionen und einer schlechten Skalierbarkeit führt.

Im Projekt ELGESAT werden diese Herausforderungen analysiert, um eine Grundlage für einen europäischen Förderantrag zu schaffen, der sich auf intelligente, satellitengestützte IoT-Konnektivität konzentriert. Es wird eine neuartige KI-gesteuerte LoRaWAN-Gateway-Architektur erforscht, die in der Lage ist, Datenübertragungen zu Satelliten und zentralen Hubs dynamisch zu planen, zu priorisieren und zu optimieren. Ziel ist es, die Zuverlässigkeit, Effizienz und Energieeffizienz in ländlichen Gebieten zu verbessern.

ELGESAT untersucht die Verwendung deterministischer Vorhersagen für LEO-Bahnen, um gepufferten Datenverkehr zu bündeln oder zu takten und so eine rechtzeitige und energieeffiziente Datenübertragung zu gewährleisten. Darüber hinaus werden KI-basierte Signalverarbeitungsmethoden entwickelt, um sich überlagernde Übertragungen zu trennen, während adaptive Steuerungsmechanismen Kollisionsmuster analysieren, um unmittelbar Anpassungen der Datenrate vorzunehmen oder Übertragungen intelligent zu verschieben. Um den Stromverbrauch und die Kosten weiter zu senken, untersucht das Projekt die Zuweisung optimaler Bandbreiten und Multi-Hop-Routen.

ELGESAT dient als vorbereitende Initiative zur Definition eines wettbewerbsfähigen EU-Forschungs- und Innovationsprojekts, zur Schärfung seines technischen Fokus, zur Stärkung des Konsortiums und zur Entwicklung eines strategischen Ansatzes für die Projekteinreichung. Das übergeordnete Ziel ist es, die Grundlagen für eine widerstandsfähige, kostengünstige und intelligente IoT-Konnektivität zu schaffen und damit die digitale Transformation und Nachhaltigkeit in ländlichen und infrastrukturell benachteiligten Regionen Europas zu unterstützen.

[Bildnachweis: Benedikt Lücke | Seitenheader]