Radiolocalisation en milieu interne dynamique avec la technique d'empreinte digitale et les réseaux ANN

Wehbé, Bilal (2012). Radiolocalisation en milieu interne dynamique avec la technique d'empreinte digitale et les réseaux ANN. (Mémoire de maîtrise). Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue. Repéré dans Depositum à https://depositum.uqat.ca/id/eprint/483

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Résumé

Ce travail de recherche présente une nouvelle approche qui vise à faire de la
radiolocalisation dans un environnement interne variable dans le temps ou dynamique, en
utilisant une technique basée sur l'extraction des signatures de la réponse impulsionnelle du
canal (CIR). Cette dernière est générée par une simulation de l'environnement, en utilisant un
logiciel prédéfini, en fonction de la position de l'usager. Un réseau de neurones artificiels
(ANN) est utilisé comme algorithme de jumelage.
La technique basée sur les signatures utilisée donne de meilleurs résultats dans un canal
de propagation statique. Mais en réalité, le canal de propagation est dynamique, et par
conséquent, cette technique souffre d'une dégradation de la précision et affecte la
performance du système de localisation.
Dans ce projet, on a essayé de limiter cette dégradation et se rapprocher davantage de la
localisation réelle, en prenant en considération l'effet du dynamisme du canal sur les
paramètres de localisation. On a défini, à cette fin, un logiciel qui sera capable de simuler un
environnement interne et donner la réponse impulsionnelle du canal sans fil. On a identifié,
aussi, l'état dynamique comme une représentation de N états statiques. Le logiciel prédéfini
générera la réponse impulsionnelle du canal en fonction de l'emplacement de l'usager dans
ces N états statiques, représentant les différentes situations du canal de propagation.
Par la suite, des paramètres pertinents sont extraits de l'ensemble des CIRs obtenus, afin
de construire la base des signatures, qui sera utilisée avec des algorithmes existants pour
localiser un usager dans un canal variable dans le temps.
Les résultats obtenus montrent une efficacité remarquable et permet d'avoir une
précision de localisation presque identique à celle obtenue dans un canal statique. This study introduces a new approach to the radiolocation in an internal time-varying or
dynamic environment, using a technique based on the extraction of signatures from the
channel impulse response (CIR). This latter is generated by a simulation of the environment,
using a pre-defined software, depending on the position of the user. An artificial neural
network (ANN) is used as a matching algorithm.
The technique based on the signatures used gives the best results in a static propagation
channel, but in fact, the propagation channel is dynamic. Therefore, this technique suffers
from accuracy degradation and affects the localization system performance.
In this project, we try to limit this degradation and get closer to actuallocalizing, by
taking into account the effect of dynamic channel on the location parameters. We define, for
this purpose, a pro gram that will be capable of simulating the internal environment and give
the impulse response of wireless channel. We identify here the dynamic state as a
representation of N static states. The software will generate the predefined channel impulse
response as a function of the location of the user in these N static states, representing
different situations of the propagation channel.
Then, the relevant parameters are extracted from all CIRs obtained in order to build the
signature database, which in turns will be used with existing algorithms to localize a user in a
time-varying channel.
Results show remarkable effectiveness and provide location accuracy almost identical to
that obtained in a static channel.

Type de document:	Thèse ou mémoires (Mémoire de maîtrise)
Directeur de mémoire/thèse:	Nerguizian, Chahé
Codirecteurs de mémoire/thèse:	Kandil, Nahi et Despins, Charles
Informations complémentaires:	Comprend un résumé en français et un en anglais
Mots-clés libres:	radiolocalisation milieu interne empreinte digitale reseaux ann
Divisions:	Génie > Maîtrise en ingénierie
Date de dépôt:	12 févr. 2013 14:46
Dernière modification:	25 févr. 2013 20:36
URI:	https://depositum.uqat.ca/id/eprint/483

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