A rede de longa distância de baixa potência (LPWAN) são tecnologias que ganharam interesse na pesquisa e comunidade industrial para dispositivos e aplicativos de Internet das Coisas (IoT) assim como a LoRa Wide Area Network (LoRaWAN) que é um protocolo que permite a implementação de aplicações de redes de longo alcance e baixa potência para a IoT. Seu esquema de modulação, Long Range (LoRa), utiliza diversos parâmetros de transmissão como Spreading Factor (SF), Transmission Power (TP), Payload Size (PS), Bandwidth (BW) e Coding Rate (CR) permitindo uma comunicação bidirecional por longas distâncias, possibilitando ao LoRaWAN o uso de algoritmo adaptativo, o Adaptive Data Rate (ADR), para atribuir parâmetros dinamicamente as aplicações explorando as vantagens da camada física. No entanto, o sistema de controle ADR não ajusta os parâmetros considerando a evolução da Qualidade de Serviço (QoS) dos aplicativos. A LoRaWAN geralmente considera um Gateway (GW) para cobrir vários dispositivos, podendo demandar a adição mais GW para dividir a quantidade de dispositivos a fim de melhorar a QoS. No entanto, aumentar o número de gateways poderá elevar os custos das despesas operacional (OPEX) e capital (CAPEX).
Nesse contexto, este trabalho propõe a combinação dos métodos gap statistic com o algoritmo Fuzzy C-Means (FCM) e elbow com K-means para definir o número de Gateway e utilizar o algoritmo FCM para realizar agrupamentos do conjunto de dados de configuração LoRaWAN analisando as métricas de QoS da rede como Bit Error Rate (BER), Received Signal Strenght Indicator (RSSI) e Time on Air (ToA).
Nos resultados preliminares, observou-se que foram determinados o número de Gateways por meio da combinação dos métodos Gap Statistic com o algoritmo FCM e Elbow com K-means, diferenciando dos trabalhos anteriores que não utilizaram combinação de métodos para estabelecer a quantidade de gateways; já o uso do algoritmo FCM aplicados sobre o conjunto de dados LoRaWAN permitiu agrupar aplicações ou dispositivos com propriedades similaridades em função da QoS.
Adicionalmente, pretende-se realizar estudo comparativo de estratégias de posicionamento dos Gateways que utilizam os algoritmos FCM, Gustafson-Kessel(GK) e K-means; adicionando uma estratégia que segmenta o cenário em grades de 2km posicionando o Gateway no centro e outra estratégia com 16 GW dispostos de forma aleatória no cenário, por meio do simulador NS-3, no intervalo de 10 a 28 GW para determinar qual estratégia apresenta a melhor desempenho baseado na localização dos dispositivos IoT.