Environment-Aware Probabilistic Distributed Scheduling for Emergency LoRa Networks
2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), SPT-IoT 2026, pp. 1366–1371
Abstract
Rapid situational awareness after large-scale disasters requires a trustworthy communication infrastructure even under partial system failure. This paper proposes an environment-aware distributed scheduling framework for LoRa-based emergency IoT networks, enabling autonomous collision avoidance and priority-aware transmission. We formulate transmission scheduling as a probabilistic distributed model, where each node estimates other nodes' positions and priorities using precomputed 3D propagation and hazard maps. Simulations based on ray-traced urban models show that the proposed method achieves up to seven times higher throughput than the state-of-the-art while keeping reasonable collision rates and ensuring earlier completion of high-priority messages. Compared with existing autonomous schemes, it significantly improves communication efficiency and stability up to medium-scale networks. These results demonstrate that integrating precomputed environmental knowledge such as terrain and hazard information enables robust distributed scheduling for emergency LoRa networks.
大規模災害発生時、通信インフラの一部が機能停止した状況でも、迅速かつ信頼できる状況把握のためには、現場端末からの報告を支える堅牢な通信手段が欠かせません。LoRa/LoRaWANは免許不要のサブGHz帯で長距離・低消費電力動作を提供するため、非常用IoTネットワークの候補として有望です。しかし、データレートが低くエアタイムが長いため、多数ノードが同時送信すると衝突が多発し、中央制御が使えない非常時には優先度制御も難しいという課題があります。
本研究では、ハザードマップと3次元伝搬マップをあらかじめ各ノードに分散配置し、各ノードが他ノードのおおよその位置と緊急度を推定しながら自律的に送信タイミング・周波数チャネル・Spreading Factorを調整する、環境認識型の分散スケジューリング手法を提案します。定式化は確率分散モデルに基づき、自律的な衝突回避と優先度制御を同時に実現します。
レイトレーシングに基づく都市モデル上のシミュレーション評価では、従来手法と比較して最大7倍のスループット向上を達成しつつ、高優先度メッセージの早期到達と現実的な衝突率を両立しました。中小規模の非常用LoRaネットワークにおいて、環境情報を活用することで分散スケジューリングが実効的に機能することを示しています。