LPWAN-Funkkommunikation für mMTC

NB-IoT oder Mioty mit Energy Harvesting – ein Vergleich

18. Juli 2022, 6:00 Uhr | Von Tobias Dräger, Dr. Peter Spies und Wolfram Strauß
Effiziente Kommunikation in sehr großen Funknetzwerken – Massive IoT – ist eine Voraussetzung sowohl für Industrie-4.0-Anwendungen als auch für Smart Cities - entscheidend für den Erfolg
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Die effiziente Kommunikation in sehr großen Funknetzwerken – Massive IoT – ist eine Voraussetzung sowohl für Industrie-4.0-Anwendungen als auch für Smart Cities. Neben der Verfügbarkeit von Daten und der Sicherheit gilt der Ressourcenaufwand für die Infrastruktur als entscheidend für den Erfolg.

Das Fraunhofer-Institut für integrierte Schaltungen IIS beschäftigt sich in Projekten unter anderem mit der Machbarkeit, Konzeptionierung, Realisierung und Optimierung von Systemen der Funkkommunikation. Ein wesentlicher Aspekt ist die Energieeffizienz von Funksensorsystemen bis hin zu deren autarkem Betrieb unter Nutzung von Energy Harvesting zur Energiegewinnung. Dabei kommen sowohl existierende Kommunikations-techniken wie Bluetooth, LTE-M oder NB-IoT als auch Entwicklungen des Fraunhofer IIS zum Einsatz.

Ein Schwerpunkt der Anwendungen ist die Vernetzung von Sensoren und Aktoren zur Erfassung und Steuerung von Zuständen in verschiedenen Einsatzszenarien. Verteilte Systeme mit Funksensorknoten sind in der Regel batteriebetrieben und sollen lange Laufzeiten von mehreren Jahren erreichen, um Wartungskosten zu minimieren und um Anwendungen an unzugänglichen Stellen zu ermöglichen. Die eingesetzte Kommunikationstechnik kann dabei einen entscheidenden Anteil am Gesamt- energiebedarf und damit auch ein großes Potenzial hinsichtlich der Energieoptimierung haben.

Dabei muss entschieden werden, wie diese Vernetzung umgesetzt werden soll und welche Rahmenbedingungen dafür gelten sollen. Funktechniken wie LTE, WLAN und Bluetooth sind etabliert und allgemein gut bekannt, stoßen aber in vielen Szenarien an Grenzen, wenn sehr hohe Reichweiten, sehr viele Teilnehmer, geringe Energieaufnahme, extrem hohe Zuverlässigkeit oder Unabhängigkeit von lokaler oder anbietergebundener Infrastruktur gefordert ist.

»Niedrigenergie-Weitverkehrsnetze« (Low Power Wide Area Networks, LPWAN) wie LoRa, Mioty sowie LTE-Cat NB1 (NB-IoT) greifen diese Bedürfnisse für mMTC (massive Machine Type Communication) auf unterschiedliche Art und Weise für einzelne Fragestellungen aus den Bereichen Industrie 4.0 und Smart City auf.

Bei LPWAN handelt es sich um eine neue Klasse von Funkübertragungsprotokollen. Zu den wichtigsten Leistungsmerkmalen gehören:

  • weiträumige Abdeckung von einigen Kilometern (Maximum Coupling Loss > 150 dB),
  • stromsparender Betrieb mit sehr langen Batterielebensdauern (~10 Jahre),
  • hohe Teilnehmerkapazität mit einer großen Anzahl von Geräten – bis zu 1 Mio. Geräte pro km2 bei mMTC,
  • hohe Störresistenz.

Die Technik wird zumeist für stationäre Geräte mit geringer Komplexität und somit geringen Kosten sowie für Übertragungen von kleinen Datenmengen, wie dies bei IoT-Sensoren der Fall ist, verwendet.

Neben der Sensorik und Datenverarbeitung – sensornahe KI und Zustandserkennung – sind die Kommunikationstechnik sowie Energieversorgung des gesamten Sensorknotens entscheidende Aspekte für die effiziente Konzeptionierung und Umsetzung von Anwendungsszenarien.

Die Auswahl der Funktechnik sollte sich dabei für mobile Sensorknoten nicht nur an funktionellen Anforderungen orientieren, sondern auch das Energieprofil der eingesetzten Techniken – Sensor, Datenverarbeitung, Kommunikation – einzeln und im Zusammenspiel betrachten. Funktechniken müssen dazu im Hinblick auf Datenmenge und Reichweite den Anforderungen des Szenarios genügen. Die endgültige Umsetzung muss aber auch den Energiebedarf für eine Übertragung betrachten.

Wird der Energieeinsatz eines Funksensorknotens betrachtet, so lassen sich im Wesentlichen drei Betriebszustände unterscheiden:

  • die Erfassung und Verarbeitung der Sensordaten (Data Acquisition),
  • die Übertragung der Daten über den Funkkanal (RF active),
  • der Zustand, in dem der Sensorknoten in einem stromsparenden Betrieb verweilt (Stand-by).

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Anteil der Betriebszustände am Gesamtenergiebedarf eines Sensorknotens mit LTE-Cat NB1 (NB-IoT)
Bild 1. Anteil der Betriebszustände am Gesamtenergie-bedarf eines Sensorknotens mit LTE-Cat NB1 (NB-IoT).
© Fraunhofer IIS

Bild 1 zeigt exemplarisch den Energiebedarf für diese verschiedenen Betriebsmodi eines mobilen Sensorknotens mit LTE-Cat-NB1-Funkkommunikation. Die Messung zeigt, dass der Energieeinsatz, hier am Beispiel eines Sensorknotens zur Erfassung von Umweltparametern, in diesem Fall zu mehr als der Hälfte von der Funkkommunikation bestimmt wird und zu einem weiteren wesentlichen Anteil von der Erfassung der Sensordaten. Die Energieaufnahme im Bereitschaftsbetrieb spielt insgesamt in diesem Beispiel kaum eine Rolle. Daraus wird ersichtlich, dass durch Optimierung der Funkübertragung hohes Einsparpotenzial vorhanden ist. Dies betrifft sowohl die Auswahl der Kommunikationstechnik als auch deren Parame­trisierung an sich.

Bei Funktechnik lässt sich zwischen koordinierten Verfahren wie LTE-Cat NB1 und unkoordinierten Verfahren wie LoRaWAN oder Mioty unterscheiden. Bei den koordinierten Verfahren wird der Zugriff auf das Funkspek­trum zwischen Endgerät (Sensor) und Basisstation (Gateway) ausgehandelt, wogegen bei den unkoordinierten Verfahren die Endgeräte beliebig, aber mit einer zeitlich begrenzten Dauer Daten aussenden. Durch die Koordination an sich müssen zusätzliche Daten übertragen werden.

Auch die Fragestellungen zum Systemkonzept, zur Struktur sowie die Entscheidungen hinsichtlich sensornaher Datenverarbeitung/KI, Edge Computing und Timing haben Einfluss auf den Energiebedarf im Funkknoten. So kann durch eine effiziente Datenvorverarbeitung und Ereigniserkennung direkt auf dem Sensor die zu übermittelnde Datenmenge stark reduziert werden und damit Aufwand für die Übertragung entfallen. Alternativ spart die Übertragung aller Sen­sordaten und spätere Verarbeitung im Backend Rechenressourcen auf dem Sensorknoten. Somit muss abgewogen werden, wo und in welchem Umfang in einem Gesamtsystem aus mehreren Sensoren und Backend Energie für die Datenverarbeitung und für die Datenübertragung aufgewendet wird. Je nach Anwendungsfall ist es dabei attraktiver und ggf. energetisch günstiger, Daten direkt am Sensor zu verarbeiten und nur selten Daten in geringer Menge zu übertragen, als alle Daten beispielsweise in Echtzeit an eine zentrale Recheneinheit zu senden. Die Übertragungstechnik kann dann passend zu diesen Überlegungen gewählt werden.

Bei der Auswahl einer Funktechnik definiert letztendlich die Anwendung die grundlegenden Anforderungen für die Technik und entscheidet über Parameter wie beispielsweise Netzwerkstruktur, Reichweite und Datenmenge sowie Anzahl der Funkknoten. Exemplarisch werden in diesem Fachbeitrag die LPWAN-Techniken LTE-Cat NB1 als mobilfunkbasierte IoT-Kommunikation und Mioty als unkoordiniertes Funkprotokoll vorgestellt.

Narrow Band IoT – LTE-Cat NB1

LTE-Cat NB1 (NB-IoT) ist eine vom 3GPP standardisierte Kommunikationstechnik, die in den lizenzierten LTE-Frequenzbändern mit GSM (Global System for Mobile Communications) und LTE (Long-Term Evolution) koexistieren kann. Die Technik wurde im 3GPP-Release 13 im Juni 2016 standardisiert. Durch Upgrade der bestehenden LTE-Infrastruktur können die Mobilfunknetzbetreiber diese schmalbandigere LTE-Variante einfach in ihre Netze integrieren. Das Einsatzgebiet der Technik beinhaltet unter anderem die Vernetzung von Städteinfrastruktur, Smart Building und die M2M-Kommunikation.

Besondere Kennzeichen sind dabei eine vergleichsweise gute Gebäudedurchdringung und hohe Energieeffizienz dank geringem Energiebedarf sowie die Skalierbarkeit: Eine Zelle kann bis zu 50.000 Endgeräte verbinden.

Dabei ist die Bandbreite reduziert, die Nutzdaten sind laut Standard auf 1,6 kB begrenzt und einige Mobilfunkeigenschaften, z. B. Sprachkommunikation, entfernt sowie die Datenübertragung vereinfacht.


  1. NB-IoT oder Mioty mit Energy Harvesting – ein Vergleich
  2. IoT-Protokoll Mioty
  3. Energieautarker Betrieb von Sensorknoten

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