Ce projet étend le module LoRaWAN existant pour simuler et analyser cinq schémas de réception de messages dans les réseaux IoT. Il permet d'étudier les collisions, les captures simples et avancées, ainsi que la méthode 'Message in Message' pour améliorer la capacité des réseaux LoRaWAN. Les résultats sont utiles pour les chercheurs et les ingénieurs travaillant sur l'optimisation des communications sans fil.

Ce projet vise à améliorer l'efficacité des communications sans fil en exploitant l'hétérogénéité des dispositifs. Il permet de simuler et d'analyser des scénarios de détection d'utilisateurs dans des réseaux à accès aléatoire sans réservation préalable. Les résultats sont utilisés pour optimiser les performances des systèmes de communication modernes, notamment dans les environnements où les dispositifs ont des capacités variables.

Outil dédié à la simulation d'événements discrets pour évaluer les performances et la fiabilité des réseaux LoRa. Il permet aux ingénieurs et chercheurs de modéliser des scénarios de communication IoT, d'analyser les latences et les taux de réussite des transmissions, et d'optimiser les déploiements de capteurs sans fil dans des environnements variés.

Ce projet vise à résoudre un problème technique spécifique lié à l'optimisation du placement de routeurs dans un réseau sans fil. Il s'agit de maximiser la couverture et la connectivité tout en minimisant les coûts et les interférences. Le code implémente des algorithmes pour déterminer les positions optimales des routeurs et évaluer leur efficacité.

Pywavelib est une bibliothèque Python conçue pour faciliter la modélisation et l'analyse des ondes radio. Elle permet aux ingénieurs et chercheurs de simuler des scénarios de propagation, d'optimiser des réseaux sans fil et de calculer des couvertures radio. L'outil s'adresse principalement aux professionnels des télécommunications, de la radioastronomie ou des réseaux mobiles cherchant à améliorer la précision et l'efficacité de leurs analyses.