## Rancang Bangun Antena Rotasi Dengan Kalibrasi Berbasis Program Kalman Filter
Imam Arief Rahman Syahban Rangkuti Agil Abdul Ghani Alghifari K. Teknik Elektro Teknik Elektro Teknik Elektro Universitas Islam nusantara Universitas Islam nusantara Universitas Islam nusantara Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia iariefrahman@gmail.com syahban3477@gmail.com agilabdul28@gmail.com
Abstract-The Internet of Things (IoT) has changed how we interact with our environment. Low-Power Wide- Area Networks (LPWAN) such as LoRa play an important role in the IoT ecosystem due to their low power consumption,  long-distance  communication,  and  cost-effectiveness.  However,  detecting  the  azimuth  and elevation  angles  of  the  transmitter  is  a  challenge  in  LoRa  communication.  This  paper  proposes  a  rotary antenna system with an Inertial Measurement Unit (IMU) to precisely track azimuth and elevation angles at LoRa. The research carried out is to test the tool by comparing the algorithm without the Kalman Filter and the  one  with  the  Kalman  Filter,  where  the  test's  success  with  the  lowest  error  is  up  to  0.75%  and  0%, respectively.
Keywords— Antenna, Azimuth, Elevation, IMU, Kalman, Filter

## I. P ENDAHULUAN
Internet  of  Things (IoT)  telah  merevolusi  interaksi  kita  dengan  lingkungan  dengan memungkinkan komunikasi tanpa batas antara perangkat dan Internet. Low-Power Wide- Area Networks (LPWAN), seperti Long Range (LoRa), telah menjadi bagian integral dari ekosistem  IoT  karena  komunikasi  jarak  jauh,  konsumsi  daya  rendah,  dan  hemat  biaya. Namun,  mendeteksi  secara  akurat  sudut  azimuth  dan  elevasi  pemancar  LoRa menimbulkan tantangan bagi sistem antena. Makalah ini menyajikan desain sistem antena putar  yang  terintegrasi  dengan  Inertial  Measurement  Unit  (IMU)  untuk  mengatasi tantangan ini.
Sistem  yang  diusulkan  menggunakan  IMU  untuk  memantau  posisi  pemancar  dan menyesuaikan  orientasi  antena  untuk  melacak  sudut  azimuth  dan  elevasi  secara  akurat. Ini  meningkatkan  komunikasi  antara  perangkat  LoRa,  terutama  di  lingkungan  dengan garis  pandang  yang  terhalang.  Desain  sistem  antena  putar  didasarkan  pada  berbagai prinsip  teoretis,  termasuk  pemantauan  orientasi  berbasis  IMU,  pola  radiasi  antena,  dan prinsip komunikasi LoRa.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  ada  minat  yang  signifikan  dalam  mengembangkan Inertial  Measurement  Units (IMUs)  di  berbagai  bidang  penelitian,  termasuk  navigasi pesawat  ruang  angkasa,  dinamika  UAV,  dinamika  robot, probe bawah  air,  dan  sistem navigasi quadrotor [1, 2, 3]. Salah satu aspek penting dalam memanfaatkan IMU adalah estimasi  sudut atau  sikap  rotasi,  yang  menemukan  aplikasi  dalam  navigasi  pejalan  kaki, sinematografi profesional, dan bidang lainnya [4, 5].
IMU  adalah  modul  elektronik  dengan  akselerometer,  giroskop,  dan  sensor  lainnya. Sensor  giroskop  mengukur  kecepatan  sudut  di  sekitar  sumbu  tertentu,  sedangkan akselerometer  mengukur  gaya  tertentu,  percepatan  total  relatif  terhadap  gravitasi. Biasanya,  IMU  menampilkan  tiga  sumbu  ortogonal  giroskop  yang  mengukur  kecepatan sudut sepanjang sumbu x, y, dan z [6]. IMU yang menggunakan teknologi Micro Electro Mechanical  System (MEMS)  bersifat  kompak,  ringan,  dan  mengkonsumsi  daya  rendah [2].  Namun,  data  yang  diperoleh  dari  sensor  ini  seringkali  mengandung noise ,  yang menyebabkan berkurangnya akurasi pengukuran.
Algoritma estimasi yang efektif diperlukan untuk mengatasi noise dan meningkatkan akurasi  pengukuran.  Filter  Kalman  adalah  algoritma  yang  banyak  digunakan  untuk memperkirakan  keadaan  sistem  berbasis  waktu.  Algoritma  rekursif  memperkirakan
keadaan  sistem  berdasarkan  pengukuran  sebelumnya.  Filter  Kalman  meminimalkan kesalahan estimasi kuadrat rata-rata (MSE) dan dianggap sebagai filter yang optimal [7].
Studi  sebelumnya  telah  menggunakan  filter  Kalman  di  IMU.  Sebagai  contoh,  salah satu  penelitian  memanfaatkan  filter  Kalman  dengan  inklinometer  berbasis  inersia  untuk memperkirakan kemiringan objek menggunakan sensor akselerometer triaksial [8]. Studi lain  menggabungkan  filter  Kalman  dengan  sensor  IMU  untuk  memperkirakan  jarak terjemahan  [9].  Selain  filter  Kalman,  metode  varian  seperti Unscented  Kalman  Filter (UKF) [2, 10], Extended Kalman Filter (EKF) [1], dan metode filter Pelengkap [4] telah digunakan untuk pemrosesan data IMU.
Beberapa  penelitian  berfokus  pada  estimasi  sikap  objek  menggunakan  IMU  dengan sensor  akselerometer.  Trimpe  dan  D'Andrea  mengembangkan  metode  untuk memperkirakan  sudut  pitch  dan  roll  benda  tegar  menggunakan  beberapa  sensor akselerometer  [11].  Metode  estimasi  ini  dapat  diterapkan  baik  dalam  kondisi  statis maupun dinamis. Dalam penelitian lain, Maarif et al. menggunakan sensor akselerometer untuk  mengukur  perubahan  sudut  pada  robot  penyeimbang  saat  bergerak,  dan  filter Kalman digunakan untuk mengurangi kebisingan sensor [12].
Namun,  pemanfaatan  akselerometer  tiga  sumbu  untuk  estimasi  sudut  sikap  memiliki keterbatasan,  seperti  kepekaan  terhadap  medan  gravitasi  bumi  dan  percepatan  eksternal akibat  pergerakan  objek  [8].  Akibatnya,  penelitian  terbaru  telah  berkonsentrasi  pada pengembangan  algoritma  estimasi  sikap  yang  mengurangi  interferensi  magnetik  pada sensor  IMU,  yang  sering  dijumpai  di  lingkungan  gedung  [4].  Selain  itu,  ada  penelitian yang  memanfaatkan  magnetometer  untuk  memperkirakan  sudut  orientasi  benda  tegar [13].
Dalam konteks penelitian ini, tujuan utamanya adalah mengembangkan metode untuk memperkirakan sudut rotasi benda tegar berdasarkan sensor IMU-giroskop menggunakan filter  Kalman.  Estimasi  meliputi  rotasi  terhadap  sumbu  x  ( roll ),  sumbu  y  ( pitch ),  dan sumbu  z  ( yaw ).  Sensor  MPU6050  digunakan  untuk  penyelidikan  ini.  Model  estimasi dirancang berdasarkan dinamika gerak sederhana dalam model ruang keadaan, sedangkan filter Kalman diterapkan untuk mengurangi noise data sensor dan meningkatkan  akurasi pengukuran.  Simulasi  dijalankan  menggunakan  perangkat  lunak  Arduino  IDE  untuk mengevaluasi  kinerja  dari  teknik  estimasi  yang  dibuat.  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan  dapat  berkontribusi  pada  kemajuan  model  estimasi  sudut  dalam  ruang keadaan  dan  penerapan  filter  Kalman  diskrit  berdasarkan  sensor  IMU  untuk memperkirakan sudut rotasi benda tegar.
Beberapa penulis telah menyelidiki penggunaan IMU untuk pelacakan orientasi dalam sistem  antena  [14,15]  dan  telah  mengeksplorasi  penerapan  IMU  untuk  pemantauan orientasi  yang  tepat.  Penelitian  ekstensif  tentang  pola  radiasi  antena  telah  dilakukan [16,17]. Selain itu, prinsip komunikasi LoRa telah dipelajari [18,19]
Dalam  konteks  ini,  sistem  antena  putar  yang  diusulkan  dengan  IMU  untuk  azimuth dan  elevasi  pada  LoRa  menawarkan  solusi  yang  menjanjikan  untuk  komunikasi  yang akurat  dan  efisien  antar  perangkat  LoRa.  Sistem  dibangun  di  atas  konsep  teoretis  dan penelitian  yang  dilakukan  oleh  berbagai  penulis.  Bagian  selanjutnya  dari  makalah  ini akan memberikan penjelasan yang komprehensif tentang desain dan implementasi sistem.
Sistem  yang  diusulkan  menggunakan  akselerometer  tiga  sumbu  dan  IMU  berbasis giroskop  untuk  pemantauan  orientasi  yang  tepat  menggunakan  algoritme  Kalman  Filter, IMU  menentukan  orientasi  antena  berdasarkan  pengukuran  kecepatan  sudut  dan akselerasi. Penyesuaian orientasi antena secara real-time ini memastikan keselarasan yang tepat dengan pemancar LoRa.
Selanjutnya,  sistem  yang  diusulkan  mempertimbangkan  pola  radiasi  antena  selain pemantauan  orientasi.  Pola  radiasi  menentukan  energi  yang  dipancarkan  oleh  antena dalam  arah  yang  berbeda.  Sistem  menggabungkan  antena dipole dengan  beamwidth terbatas  untuk  mengurangi  interferensi  dari  sumber  lain  dan  meningkatkan  rasio signal-
to-noise (SNR)  dari  sinyal  yang  diterima.  Antena  directional  juga  membantu meminimalkan gangguan yang disebabkan oleh pantulan dari objek terdekat.
Terakhir,  sistem  mempertimbangkan  prinsip-prinsip  komunikasi  LoRa,  yang didasarkan  pada  modulasi  spektrum  penyebaran chirp .  LoRa  beroperasi  pada  saluran frekuensi  Industri,  Ilmiah,  dan  Medis  (ISM)  tanpa  izin,  menawarkan  solusi  komunikasi berbiaya rendah dan jarak jauh. Sistem yang diusulkan mengadopsi protokol LoRaWAN, yang memastikan transmisi data yang aman dan andal antar perangkat LoRa. LoRaWAN menggunakan  teknik  kecepatan  data  adaptif  (ADR)  untuk  mengoptimalkan  kecepatan data dan konsumsi daya perangkat LoRa.
Sistem  antena  putar  yang  diusulkan  dengan  IMU  untuk  azimuth  dan  elevasi  pada LoRa  menghadirkan  solusi  yang  menjanjikan  untuk  komunikasi  yang  tepat  dan  efektif antara  perangkat  LoRa.  Sistem  ini  mengintegrasikan  IMU  untuk  pemantauan  orientasi, antena pengarah untuk kontrol pola radiasi, dan prinsip komunikasi LoRa untuk transmisi data  yang  aman  dan  andal.  Bagian  selanjutnya  dari  makalah  ini  akan  memberikan penjelasan rinci tentang desain dan implementasi sistem.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Untuk  perencanaan  sistem  antena  putar  yang  dilakukan  menggunakan  komponen sederhana menyesuaikan kebutuhan pada lapangan sebelum membuat pengimplementasiannya pada Sistem antena putar yang lebih besar dan kompleks untuk peningkatan  alat  dengan  komponen  yang  lebih  baik.  Adapun  yang  harus  dipersiapan untuk rancang bangun sistem antena putar sebagai berikut. A. Alat dan Perlengkapan
Adapun  penjelasan  fungsi  komponen  yang  digunakan  pada  penelitian  sistem  antena putar ini sebagai berikut.
Gambar 1. Fungsi Komponen Sistem Antena Putar (Sumber: Dokumen pribadi)
B.Perangkat Keras
Hubungkan  komponen  yang  diperlukan  ke  Arduino  Uno,  termasuk  MPU6050, aktuator  servo,  dan  modul  GPS.  Pastikan  semua  koneksi  dibuat  dengan  benar  sesuai pengkabelan berikut.
Gambar 2. Sistem Pengkabelan Sistem Antena Putar (Sumber: Dokumen pribadi)
C.Perangkat Lunak
Persiapkan  perangkat  lunak  Arduino  IDE  dan  pastikan  pustaka  yang  diperlukan, termasuk Wire ,  MPU6050, Servo ,  dan TinyGPS ++,  telah  diinstal.  Rekatkan  kode pemrograman  yang  disediakan  ke  Arduino  IDE.  Kompilasi  program  dan  unggah  ke Arduino Uno.
D. Struktur Alur Kerja Program  ini  menggunakan  Arduino  Uno  sebagai  mikrokontroler  dan  beberapa komponen  tambahan  untuk  menerima  data  dari  MPU6050,  GPS,  dan  aktuator  servo kontrol.  Algoritma  program  mengintegrasikan  data  MPU6050  dan  GPS  untuk menghitung  azimuth  dan  ketinggian.  Posisi  sebenarnya  ditentukan  menggunakan  data GPS,  sedangkan  sudut  akselerasi  sepanjang  sumbu  X  dan  Y  diukur  menggunakan  data MPU6050.  Untuk  diagram  aktivitas  dan  alur  kerja  program  sistem  antena  putar  secara
besar sebagai berikut.
Gambar 3. Diagram Aktivitas Dan Alur Kerja Program Sistem Antena Putar
(Sumber: Dokumen pribadi)
Kami  mengendalikan  motor  servo  berdasarkan  sudut  akselerasi  yang  diukur  dengan MPU6050. Pembaruan loop utama dan proses data GPS menangkap dan mengubah data MPU6050  ke  sudut,  dan  mengontrol  motor  servo.  Selain  itu,  data  GPS  dan  data MPU6050 dibandingkan untuk menentukan persentase kesalahan.
E. Uji Coba Perbandingan
Lakukan sample run dengan mengeksekusi program pada Arduino Uno dengan semua komponen  terhubung.  Pastikan  semua  koneksi  dan  perangkat  beroperasi.  Amati  hasil program yang ditampilkan, yang meliputi data GPS, data MPU6050, sudut motor servo, dan persentase kesalahan. Bandingkan hasilnya dengan algoritme sebelumnya, yang tidak menggunakan  filter  Kalman.  Menganalisis  dan  menganalisa  perbedaan  akurasi  dan efikasi antara kedua algoritma tersebut.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Berdasarkan  sistem  pengkabelan  yang  sudah  dibuat  untuk  sistem  antena  putar  yang akan digunakan dengan algoritma program dengan Kalman Filter dan algoritma program tanpa Kalman Filter. Untuk penampakan alat sistem antena putar sebagai berikut.
Gambar 4. Alat Demo Sistem Antena Putar (Sumber: Dokumen pribadi)
Pada penelitian ini, kami membandingkan program/algoritma tanpa Kalman Filter dan program/algoritma yang menggunakan Kalman Filter sebagai berikut.
Gambar 5. Hasil Program/Algoritma tanpa Filter Kalman
Gambar 6. Hasil Program/Algoritma dengan Filter Kalman
Berdasarkan  parsing  data  selama  60  detik,  didapatkan  pada  jumlah  hasil  data  yang termuat  sebanyak  32  paket  atau  set  dengan  program/algoritma  tanpa  filter  Kalman  dan sebanyak 48 paket atau set dengan program/algoritma tanpa filter Kalman.
Kami menganalisis beberapa metrik: tertinggi, terendah, dan rata-rata untuk setiap tes. Pada  program/algoritma  tanpa  filter  kalman  didapatkan  nilai  tertinggi  dan  terendah sebesar    0,97%  dan  0,75%  serta  rata-rata  dari  nilai  error  alat  atau  galat  sebesar  0,82%. Pada alat demo dibuat cukup solid sehingga  nilai galat kecil pada perhitungan program, sedangkan  pada  alat  terdapat  perbedaan  nilai  galat  hingga  18%  dan  saat  diberi  beban sebesar setengah kemampuannya nilai galat hingga 43%.
Sedangkan  pada  program/algoritma  dengan  filter  kalman  didapatkan  nilai  tertinggi dan  terendah  sebesar    1,62%  dan  0,00%  serta  rata-rata  dari  nilai  error  alat  atau  galat sebesar  0,29%.  Pada  alat  demo  dengan  program  ini  terjadinya  peningkatan  kinerja sehingga  nilai  galat  lebih  kecil  pada  perhitungan  program  sebelumnya,  sedangkan  pada alat  terdapat  perbedaan  nilai  galat  hingga  6,3%  dan  saat  diberi  beban  sebesar  setengah kemampuannya  nilai  galat hingga  25%.  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  semakin  akurat, spesifikasi  kemampuan  servo  harus  sesuai  dengan  kemampuan  servo  pada  penggunaan nyata.
Kemudian bila menilik tabel data hasil parsing sistem antena putar selama 8 paket atau set dari masing-masing program perangkat lunak sebagai berikut.
Gambar 7. Tabel Hasil Program/Algoritma tanpa Filter Kalman
Pada  hasil  data  tersebut  terlihat  bahwa  nilai  galat  memiliki  kondisi  NaN  atau  bukan angka karena kegagalan pembacaan pada salah satu komponen data yaitu akselerasi MPU 6050 yang menyebabkan nilai galat tidak dapat ditentukan. Pada kondisi tersebut dengan intensitas  yang  cukup  banyak  membuat  pembacaan  kesimpulan  data  keliru  karena menganggap kondisi NaN pada nilai galat sebesar 0%.
Gambar 8. Tabel Hasil Program/Algoritma dengan Filter Kalman
Pada hasil data tersebut terlihat bahwa tidak adanya nilai galat memiliki kondisi NaN atau bukan angka karena kegagalan pembacaan pada salah satu komponen data sehingga data yang dihasilkan lebih akurat dan sesuai dengan nilai hasil pembacaan.
Dari hasil pengujian di atas, kita dapat mengamati beberapa kelebihan dan kekurangan dari  kedua  pengujian  tersebut.  Tabel  berikut  menunjukkan  perbandingan  kelebihan  dan kekurangan keduanya.
Gambar 9. Tabel Perbandingan Program/Algoritma Perangkat Lunak
Pada  program/algoritma  tanpa  Kalman  Filter,  keunggulannya  meliputi  stabilitas  nilai hasil  yang  tinggi  dan  kinerja  yang  konsisten.  Namun,  kelemahannya  adalah  rentan terhadap  kebisingan  dan  ketidakpastian  dan  tidak  dapat  menangani  perubahan  dinamis secara efektif.
Sementara  itu,  program/algoritma  dengan  Filter  Kalman  memiliki  beberapa keunggulan  yang  signifikan.  Kehadiran  Filter  Kalman  mengurangi  kesalahan/alat  yang signifikan,  memungkinkan  penanganan  ketidakpastian  dan  kebisingan  yang  lebih  baik, dan  dapat  mengatasi  perubahan  dinamis  secara  lebih  efektif.  Namun,  kekurangannya termasuk  kebutuhan  untuk  perhitungan  yang  lebih  kompleks  dan  keterbatasan  sumber daya komputasi.
Penggunaan  Filter  Kalman  dalam  program/algoritma  menunjukkan  peningkatan signifikan dalam pengurangan kesalahan/alat dan kemampuan penanganan ketidakpastian
dan kebisingan. Namun, keterbatasan komputasi dan sumber daya harus dipertimbangkan saat memilih pendekatan yang tepat.
Adapun  untuk  melihat  detail  dan  gambaran  alat  lebih  lengkap  bisa  melalui  platform youtube dengan link berikut, https://youtu.be/4pc483IRReY .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  parsing  data  turret  yang  telah  disediakan,  terdapat  beberapa kesimpulan  yang  dapat  diambil.  Pertama,  terdapat  ketidaktepatan  dalam  mendeteksi waktu dan tanggal pada data GPS. Hal ini terlihat dari kolom " Date " yang menunjukkan " INVALID "  pada  setiap  baris  data,  tetapi  ini  tidak  berpengaruh  besar  karena  waktu  dan tanggal  yang  digunakan  berdasarkan  pengaturan  monitor  serial  pada  arduino  IDE  atau dashboard untuk  Lora  nantinya.  Kedua,  terdapat  masalah  dengan  akselerometer  dan giroskop  yang  menghasilkan  nilai  yang  bervariasi.  Perbedaan  nilai  pada  masing-masing sumbu  (X,  Y,  Z)  menunjukkan  adanya  perubahan  yang  signifikan  dalam  gerakan  turret. Selain  itu,  terdapat  juga  nilai  yang  hilang  (NaN)  pada  kolom accelerometer dan gyroscope , yang mengindikasikan adanya kegagalan dalam pengukuran. Berdasarkan  temuan  di  atas,  terdapat  beberapa  saran  untuk  penelitian  selanjutnya. Pertama, perlu dilakukan perbaikan atau pembaruan pada perangkat GPS yang digunakan untuk  memastikan  akurasi  waktu  dan  tanggal  yang  lebih  baik.  Dengan  demikian,  data yang dihasilkan dapat lebih dapat diandalkan. Kedua, perlu dilakukan analisis lebih lanjut terhadap  masalah  pada  akselerometer  dan  giroskop.  Diperlukan  investigasi  untuk menentukan penyebab variasi nilai yang signifikan dan kegagalan pengukuran. Selain itu, pemilihan  perangkat  yang  lebih  baik  atau  kalibrasi  ulang  dapat  menjadi  solusi  untuk memperbaiki akurasi pengukuran.

## D AFTAR P USTAKA
[1] N.  Atanasov,  J.  Le  Ny,  and  V.  Kumar,  " Inertial,  vision,  and  encoder-based localization  for  visually  impaired  people ,"  J.  Field  Robot.,  vol.  30,  no.  3,  pp.  399- 419, May-Jun. 2013.
[2] M.  Caruso,  A.  Maravall,  M.  Jurado,  and  F.  R.  Rubio,  " Attitude  estimation  using Unscented  Kalman  Filter  for  low-cost  MEMS  IMU,"  Sensors ,  vol.  12,  no.  12,  pp. 16874-16897, Dec. 2012.
[3] A. Thien, R. M. K. H. Wong, A.  O. Tay, and D.  Zhu, " Inertial navigation systems for unmanned aerial vehicles," Measurement, vol. 45, no. 2, pp. 265-273, Feb. 2012.
[4] H.  Yu  and  H.  Ahn,  " Roll  and  pitch  angle  estimation  for  mobile  robot  using  an improved  complementary  filter  algorithm ,"  J.  Intell.  Robot.  Syst.,  vol.  67,  no.  3-4, pp. 325-338, Nov. 2012.
[5] K.  Zhou  and  K.  L.  Chan,  " Optimal  design  of  a  triaxial  MEMS  accelerometer  for roll/pitch  measurement," IEEE  Trans.  Instrum.  Meas.,  vol.  57,  no.  11,  pp.  2485- 2494, Nov. 2008.
[6] A.  Kos,  M.  Mihelj,  and  B.  Murovec,  " Position  and  orientation  estimation  using inertial sensors," Sensors, vol. 11, no. 9, pp. 9154-9178, Sep. 2011.
[7] S.  J. Julier and J. K.  Uhlmann,  " A  new  extension  of the  Kalman  filter  to  nonlinear systems," in Proc. AeroSense: Int. Soc. Opt. Eng., Apr. 1997, pp. 182-193.
[8] R.  L.  Jansson  and  T.  Gustafsson,  " Inclinometer  with  a  Kalman  filter  for  slope estimation of arbitrary objects," IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 55, no. 3, pp. 886- 893, Jun. 2006.
[9] T.  Ristic,  B.-T.  Vo,  and  B.-N.  Vo,  " An  adaptive  multi-target  tracking  algorithm using random matrices," IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst ., vol. 46, no. 1, pp. 32- 53, Jan. 2010.
[10] J.  Crassidis  and  F.  L.  Markley,  " Unscented  filtering  for  spacecraft  attitude estimation," J. Guid. Control Dyn., vol. 30, no. 2, pp. 496-503, Mar.-Apr. 2007.
[11] S.  Trimpe  and  R.  D'Andrea,  " Inertial  sensing  in  fast and  accurate  state  estimation for  legged  robots ,"  J.  Dyn.  Syst.  Meas.  Control,  vol.  133,  no.  2,  p.  021002,  Mar. 2011.
[12] F. Maarif, A. Fauzi, and S. Aris, " Implementation of Kalman filter to reduce noise in accelerometer  sensor  for  measuring  the  angle  of  balancing  robot ,"  in  Proc.  Int. Conf. Intell. Technol. Its Appl., Dec. 2017, pp. 238-243.
[13] J. Lee and C. C. Chung, " A hybrid IMU and magnetometer sensor fusion algorithm using Kalman filter ," in Proc. IEEE  Int. Conf. Adv.  Robot. (ICAR), Jun. 2011, pp. 330-335.
[14] Balanis, C. A. (2016). Antenna Theory: Analysis and Desig n. John Wiley & Sons.
[15] Chen,  C.,  Lin,  C.,  &  Su,  J.  (2017). High-accuracy  antenna  orientation  tracking system  using  low-cost  IMU  sensors .  IEEE  Transactions  on  Industrial  Electronics, 64(6), 4816-4825.
[16] Collin, R. E. (2013). Antennas and Radiowave Propagation. McGraw Hill.
[17] Croce,  D.,  &  Rinner,  B.  (2019). Low  Power  Wide  Area  Networks  for  Internet  of Things : A Review. IEEE Internet of Things Journal, 6(1), 1-1.
[18] Ge,  Z.,  Chua,  K.  C.,  &  Chin,  F.  Y.  (2018). Low-cost,  high-precision  antenna orientation  tracking  using  inertial  sensors .  IEEE  Transactions  on  Industrial Electronics, 66(5), 3835-3845.
[19] Moynihan,  R.,  Breen,  M.,  Walsh,  D.,  &  O'Hare,  G.  M.  (2018). LoRa  WAN  and LoRaWAN:  A  review  of  emerging  low-power  wireless  communication  systems  for industrial IoT . IEEE Access, 6, 883-892.