Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Méthodes de localisation des capteurs dans le contexte de
Directeur de thèse:
Michel TERRE (CEDRIC)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Dans le concept internet des objets, plusieurs dispositifs ou objets peuvent échanger des
informations à travers le réseau internet. Dans cette optique, la position physique de chaque
objet peut s’avérer très utile pour le bon fonctionnement du réseau. Etant donné le large
spectre d’applications couvertes par l’internet des objets, l’utilisation du GPS atteint très vite
ses limites. Ceci est particulièrement vrai dans un milieu intérieur ou urbain. Par ailleurs, les
applications liées à l’internet des objets sont possibles grâce au déploiement de réseaux de
capteurs capables de collecter et de transmettre des informations concernant des grandeurs
physiques telles que la température, le trafic, la qualité de l’eau…etc. Afin de connaitre les
positions des capteurs, nous proposons dans le cadre de cette thèse de développer des
algorithmes de localisation en respectant les contraintes liées aux réseaux de capteurs,
notamment, les contraintes de consommation d’énergie et de complexité.
La thèse sera débutée par une étude bibliographique sur les méthodes de localisation dans les
réseaux de capteurs. La seconde partie du stage sera consacrée à la proposition et
développement de nouveaux algorithmes de localisation ou à l’amélioration des algorithmes
existants. Les méthodes de localisation sont étroitement liées à l’architecture du réseau de
capteurs. En effet dans un contexte IoT, les capteurs peuvent communiquer entre eux
constituant un réseau mesh ou communiquer avec un organe principal en architecture étoile.
Dans le cadre de cette thèse la solution envisagée est basée sur des méthodes d’optimisation
afin d’améliorer la précision de localisation.
Deux scenarios seront à envisager lors du travail de thèse ; dans le premier scenario, c’est les
caractéristiques du signal reçu par les capteurs qui seront exploitées par l’algorithme de
localisation. Dans ce cas la consommation d’énergie due à l’opération de mesure est à évaluer
pour la validation de la solution de localisation. Dans le second scenario, les caractéristiques
du signal reçu par l’organe principal (station de base) qui est utilisé pour la localisation des
capteurs. Ces derniers ne peuvent être localisés que lorsqu’ils transmettent des informations.
Afin de définir les paramètres du signal les plus pertinentes pour l’estimation de la position,
une étude comparative doit être menée lors de la thèse. Il existe dans la littérature différentes
méthodes de localisation basées sur le temps de propagation du signal est la direction
d’arrivée qui nécessitent des conditions et des antennes spécifiques pour fournir une précision
acceptable. La puissance du signal reçu est l’une des caractéristiques les plus facilement
accessible et la plus utilisée pour la localisation. Néanmoins, elle présente l’inconvénient
d’être variable dans le temps ce qui pose un problème de stabilité des algorithmes de
localisation. Afin de contourner ce problème, une nouvelle métrique est apparue : RSS Ratio
[1]. Cette dernière consiste à utiliser le rapport des puissances reçues par deux antennes qui
présente l’avantage d’être plus stable dans le temps [2].
Ces travaux seront réalisés sous l’encadrement de M. TERRE et I. AHRIZ dans l’équipe
LAETITIA du laboratoire CEDRIC du CNAM (http://cedric.cnam.fr/index.php/labo/laetitia),
et par R. BOUALLEGUE et R. ZAYANI dans le laboratoire Innov’COM à SUP’COM
(http://innov-com.org/fr/).
Contacts :
• michel.terre@cnam.fr, https://cedric.cnam.fr/index.php/labo/membre/view?id=282
• iness.ahriz@cnam.fr, http://cedric.cnam.fr/index.php/labo/membre/view?id=1170
• ridha.bouallegue@supcom.rnu.tn, http://innov-com.org/fr/
• rafik.zayani@gmail.com, https://cedric.cnam.fr/index.php/labo/membre/view?id=2034
Références
[1] Lin Sun, ZengWei Zheng, Tao He, and Fei Li, “Multifloor Wi-Fi Localization System with Floor
Identification,” International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 2015, pp. 1–8, 2015
[2] Wei Cheng; Kefeng Tan; Omwando, V.; Jindan Zhu; Mohapatra, P., 'RSS-Ratio for enhancing
performance of RSS-based applications,' in INFOCOM, 2013 Proceedings IEEE , vol., no., pp.3075-
3083, 14-19 April 2013
Doctorant.e: Njima Wafa