Homes are involved in a significant fraction of Internet traffic. However, meaningful and comprehensive information on the structure and use of home networks is still hard to obtain. The two main challenges in collecting such information are the lack of measurement infrastructure in the home network environment and individuals’ concerns about information privacy. To tackle these challenges, the dissertation introduces Home Network Flow Logger (HNFL) to bring lightweight privacy-preserving passive measurement to home networks. The core of HNFL is a Linux kernel module that runs on resource-constrained commodity home routers to collect network traffic data from raw packets. Unlike prior passive measurement tools, HNFL is shown to work without harming either data accuracy or router performance. This dissertation also includes a months-long field study to collect passive measurement data from home network gateways where network traffic is not mixed by NAT (Network Address Translation) in a non-intrusive way. The comprehensive data collected from over fifty households are analyzed to learn the characteristics of home networks such as number and distribution of connected devices, traffic distribution among internal devices, network availability, downlink/uplink bandwidth, data usage patterns, and application traffic distribution.

NETI@home is an open-source software package that collects network performance statistics from end-systems. It has been written for and tested on the Windows, Solaris, and Linux operating systems, with testing for other operating systems to be completed soon. NETI@home is designed to run on end-user machines and collect various statistics about Internet performance. These statistics are then sent to a server at the Georgia Institute of Technology, where they are collected and made publicly available. This tool gives researchers much needed data on the end-to-end performance of the Internet, as measured by end-users. NETI@homes basic approach is to sniff packets sent from and received by the host and infer performance metrics based on these observed packets. NETI@home users are able to select a privacy level that determines what types of data are gathered, and what is not reported. NETI@home is designed to be an unobtrusive software system that runs quietly in the background with little or no intervention by the user, and using few resources.

Internet of Things(IoT) tillämpningar har ökat under de senaste åren och därför behövs nya kommunikationstekniker som uppfyller kriterierna låg strömförbrukning, lång räckvidd samt låg kostnad, som behövs för att distribuera tekniken i samhället. LoRa (Long Range) är en framstående trådlös kommunikationsteknik som utvecklades av LoRa Alliance för att uppfylla dessa kriterier.  Syftet med arbetet är att utveckla en mätmetod för prestandaanalys av radiosystemet LoRa. Mätmetoden används sedan för att analysera hur olika parametrar som datahastighet, avstånd och olika miljöer påverkar LoRa-nätverksprestandaparametrar dvs. signalstyrka, paketförluster, fördröjningar (latency) och fördröjningsvariationer (jitter).  För att uppnå syftet utvecklades först en mätningsmetod. Därefter genomfördes experiment i två olika miljöer (stadsmiljö och havsmiljö) för prestandaanalys av LoRa. I varje experiment positionerades en IoT-nod på olika avstånd och datapaket skickades med olika datahastigheter från IoT-noden till en gateway. Datahastigheten ändrades genom att ändra på spridningsfaktor (SF) och bandbredd. Passiv mätningsmetod användes för att samla in mätningsdata. Metoden som användes för att analysera resultaten var statistisk dataanalysmetod då de data som samlades in var kvantitativa.  Resultatet visar att signalstyrkan påverkas av miljö, avstånd och bandbredd. Signalstyrkan är starkare i fri sikt jämfört med stadsmiljö. Signalstyrkan är starkare även vid kortare avstånd och större bandbredd. Däremot har datahastigheten (SF) minimal påverkan på signalstyrkan. Att signalstyrkan påverkas av bandbredden är intressant resultat som inte kunde förutses innan. Paketförlusten påverkas av miljö, datahastighet (SF och bandbredd) och avstånd. Fler datapaket förloras vid längre avstånd och i stadsmiljön. Lägre datahastighet leder till att färre datapaket förloras och på så sätt längre kommunikationsräckvidd uppnås. Enligt tidigare arbetens simuleringar förutsågs att högre datahastighet leder till längre kommunikationsräckvidd men i den här studien genomfördes experiment på riktig hårdvara för att undersöka resultaten. Miljö, avstånd och datahastighet påverkar fördröjningen. Fördröjningen är några millisekunder längre i stadsmiljö än havsmiljö vid samma avstånd. Fördröjningen är även några millisekunder längre vid längre avstånd i samma miljö. Däremot har datahastighet största påverkan på fördröjningen. Fördröjningen ändras med några hundra millisekunder när datahastigheten ändras genom SF och/eller bandbredd.  Fördröjningsvariationen påverkas inte av miljö och avstånd. Datahastighet (bandbredd och SF) påverkar fördröjningsvariationen men denna påverkan är låg och man kan bortse från den. / The Internet of Things (IoT) use cases have increased significantly in recent years. Therefore, new wireless communication technologies are needed that meet the criteria such as low power consumption, long range and low cost. LoRa, which stands for "Long Range", is a wireless communication technology developed by the LoRa Alliance to meet these criteria.  The purpose of this paper is to a develop measurement method for performance analysis of the LoRa radio system. The measurement method used to analyze how different parameters such as data rate, distance and different environments affect LoRa network performance parameters i.e. signal strength, packet loss, latency and jitter. To achieve the purpose, a measurement method and prototype were first developed. Then experiments were carried out in two different environments (urban and open space). In each experiment, an IoT node was positioned at different distances and data packets were sent from the IoT node to a gateway with different data rates. The data rate was changed by changing the spreading factor (SF) and bandwidth. Passive measurement method was used to collect measurement data. The method used to analyze the results was the statistical data analysis method since the data collected was quantitative. The result shows that the signal strength is affected by the environment, distance and bandwidth. The signal strength is stronger in free view compared to urban environment. The signal strength is stronger even at shorter distances and greater bandwidth. However, the data rate (SF) has minimal impact on signal strength. The fact that the signal strength is affected by the bandwidth is interesting results that could not be predicted before. The packet loss is affected by the environment, data rate and distance. More data packets go lost at longer distances and in the urban environment. Lower data rate cause to fewer data packets go lost and a longer communication range being achieved. According to earlier work's simulations, it was possible to predict that higher data rates lead to longer communication range, but in this study experiments were carried out on real hardware to investigate the results. Environment, distance and data rate affect the delay. The delay is a few milliseconds longer in urban environment than the free space environment at the same distance. The delay is also a few milliseconds longer at longer distances in the same environment. However, data rate has the greatest impact on the delay. The delay changes by a few hundred milliseconds when the data rate is changed by SF and/or bandwidth. The jitter is not affected by the environment and distance. Data rate (bandwidth and SF) affects the delay variation but this influence is low and can be ignored.