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Ecole Doctorale Electronique, Electrotechnique et Automatique de Lyon
Centre d’Innovationen Télécommunications & Intégration de services
STAGE DE DEA
DEA Images et Systèmes
LOCALISATION DES STATIONS MOBILESDANS LES RESEAUX SANS FILS
Simulations et Mesures
Présenté par Thanh Hà LÊ à l’INSA de Lyon, le 9 Septembre 2004
Superviseurs : Jean Marie GORCE Maître de conférence à l’INSA de LyonKatia RUNSER Doctorante à l’INSA de Lyon
Rapporteur: M. Hervé Saint Jalmes Professeur à l’Université Claude Bernard - Lyon 1
9 Septembre 2004 Thanh Ha LE - INSA de Lyon - DEA Images et Systèmes
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Plan
1. Introduction
2. Etude bibliographique
3. Objectifs du stage
4. Présentation des résultats
5. Conclusions & perspectives
9 Septembre 2004 Thanh Ha LE - INSA de Lyon - DEA Images et Systèmes
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1. INTRODUCTION
Utilisation des dispositifs de calcul portatifs et des réseaux sans fils
Services dépendant de la position physique
Localisation dans les environnements Indoor
Exemples: guidage à l’intérieur d’un bâtiment, service d’impression
Caractéristiques du canal radio dans les environnements Indoor Pas de chemin direct entre l’émetteur et récepteur Interférences, instable dans le temps …
Technologies de localisation dans les environnements Indoor
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2. ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE
Technologies de localisation
GPS (Global Positioning System): environnements « outdoor »
Infrarouge : Système Active Badge (1992) [1]
Ultrason: Système de Constellation (1998) [2] Système Bat (1999) [3] Système Cricket (2000) [4]
Radio Fréquence (RF) Réseaux sans fils 802.11b Puissance du signal Difficultés: chemin multiple, réflexion, réfraction …
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2. ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE
Techniques RF
Principe de fonctionnement Localisation à l’aide des signaux radio Prétraitement : base de
connaissances de l’environnement (phase offline)
Localisation: détermination de position d’un utilisateur mobile (phase online)
Méthodes de localisation Méthodes déterministes:
puissance moyenne du signal Méthodes probabilistes: histogramme des niveaux de puissance
Architecture: Serveur centré Client centré
Méthodes déterministes
Méthodes probabilistes
Client centré Système CMU-TMISystème Fingerprinting
Système HorusRobotic-based location
Serveur centré
Système Radar Système NibbleTableau 1: Techniques RF
AP1
AP2
AP5
AP4
AP3
Position à localiser
Figure 1: Principe de fonctionnement
Figure 2 : Carte de couverture
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2. ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE
Système Radar – Méthode déterministe
P.Bahl et al. (2000) [9] 43,2m x 22,5m, 3 points d’accès
Construction de base de données Méthode empirique Modèle de propagation
Méthodes de localisation NNSS – Nearest Neighbor in Signal Space
k-NNSS (figure 3)
Continuous User TrackingFigure 4 : Méthode k-NNSS
Figure 3 : Banc d’essai du système Radar
)²(1
)',(1
'
N
iii pp
NPPd
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2. ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE
Système Horus – Méthode probabiliste
M.A.Youssef et al. (2002,2003) [15]
Base de données: 67m x 25,5m, grille de 1.7x1.7m 110 points de mesure 300 échantillons à chaque point de mesure Histogramme des niveaux de signal (figure 6)
Technique Joint Clustering Probabilité conjointe:
Pk( AP1 = s1, AP2 = s2, … , APn = sn) = Pk(AP1=s1).Pk(AP2=s2)…..Pk(APn=sn)
Regroupement des points d’accès
Figure 5 : Banc d’essai du système Horus
Figure 6 : Histogramme
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3. OBJECTIFS DU STAGE
Intégration d’un simulateur de couverture radio dans la phase de prétraitement
Implanter des méthodes de localisation
Intégrer le simulateur radio
Comparer les méthodes de localisation implantées
Evaluer les performances de notre système
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3. OBJECTIFS DU STAGE
Moteur de calcul de couverture WILDE
Prédiction du niveau de puissance reçu en tout point du plan 2D d’un bâtiment
Résolution fine: 1pixel = 10cm
Figure 7 : Carte de couverture à la résolution 1x1
Figure 8 : Carte de couverture à la résolution 6x6
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4. PRESENTATION DES RESULTATS
a. Validation du système implanté b. Localisation avec le moteur WILDE c. Localisation des points d’un trajet continu
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4. PRESENTATION DE TRAVAIL ET DES RESULTATS
a. Validation du système implanté
Construction de la base de données
MESURES REELLES
Point de test
137 POINTS DE MESURES
Valeurs cumulées
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 1 2 3 4 5erreur (m)
%
RadarHorus
Figure 9 : Validation du système implanté avec les mesures
Erreur quadratique moyenneRadar: 3m, Horus: 1.4m
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4. PRESENTATION DE TRAVAIL ET DES RESULTATS
a. Validation du système implanté
Avec nos mesures et notre système de
localisation
Résultats de littérature
Méthode Radar Horus Radar Horus
Erreur à 75% (mètre)
3.7 1.7 3 1.3
Erreur médiane (mètre)
1.8 <0.5 2.9 0.5
Tableau 2: Comparaisons avec Radar et Horus
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4. PRESENTATION DE TRAVAIL ET DES RESULTATS
b. Localisation avec WILDE
Résultat 1: Base de données de simulation
Nombre de points d’accès
Nombre de points à localiser
Erreur quadratique
moyenne
4,5,6 137 6.2
5,6 114 5.1
6 50 3.5
Tableau 3: Résultats obtenus avec la base de données de simulation
Point de test
137 POINTS DE MESURES
Construction de la base de données
SIMULATION à l’aide de WILDE
Rappel : Avec la base de données de mesure,l’erreur moyenne de Radar est de 3 mètres
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4. PRESENTATION DE TRAVAIL ET DES RESULTATS
b. Localisation avec WILDE
Interprétations
Zones de symétrie
Ecart entre les mesures expérimentales et les valeurs de simulation
AVAYA2 - Sans seuil de détection
-110
-100
-90
-80
-70
-60
-50
-40
-30
0 20 40 60 80 100 120 140
Simulation
Mesure
Figure 11
Figure 10: Zones de symétrie en espace des signaux
Zone 1
Zone 2
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4. PRESENTATION DE TRAVAIL ET DES RESULTATS
b. Localisation avec WILDE
AVAYA2 - Avec un seuil de détection de -90dBm
-100
-90
-80
-70
-60
-50
-40
0 20 40 60 80 100 120 140
indice
pu
iss
an
ce
(d
Bm
)
Simulation
Mesure
Figure 12: Modification de la base de données avec le seuil de détection
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4. PRESENTATION DE TRAVAIL ET DES RESULTATS
b. Localisation avec WILDE
Nombre de points d’accès
Nombre de points à localiser
Erreur
4,5,6 137 5.4
5,6 114 4.4
6 50 3.5
Tableau 4: Résultats obtenus avec le seuil de détection
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 1 2 3 4 5 6erreur (mètre)
po
urc
enta
ge
Avec les mesures
Avec Wilde, sans seuil de détection
Avec Wilde, avec seuil de détection
Rappel: Sans seuil de détection,l’erreur moyenne de 137 points est de 6.2 mètres Figure 13: Résultats obtenus
par les mesures et par la simulation
Résultat 2 : Base de données avec le seuil de détection
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4. PRESENTATION DE TRAVAIL ET DES RESULTATS
c. Localisation des points d’un trajet continu
0 ou 1 signal reçu
3 signaux reçus
Trajet de localisation
Figure 14 : Localisation des points d’un trajet
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4. PRESENTATION DE TRAVAIL ET DES RESULTATS
c. Localisation des points d’un trajet continu
Nb. signaux Erreur
0 6 9.7 mètres
3 6 5.8 mètres
4 6 4.3 mètres
Figure 15 : Erreur de localisation des points d’un trajet
Tableau 5: Erreur moyenne des points d’un trajet
Ballade
0
5
10
15
20
25
30
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
indice
erre
ur
de
loca
lisat
ion
(m
)
0
1
2
3
4
5
6
7
Erreur de localisation
Nombre de signaux visibles
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Erreur de localisation en fonction du nombre de signaux reçus
0
5
10
15
20
25
30
0 1 2 3 4 5 6 7
nombre des signaux reçus
err
eu
r d
e lo
calisati
on
(m
ètr
es)
Valeurs réélles
Valeur moyenne
4. PRESENTATION DE TRAVAIL ET DES RESULTATS
c. Localisation des points d’un trajet continu
Figure 16 : Erreur de localisation en fonction du nombre des signaux reçus
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5. CONCLUSIONS et PERSPECTIVES
La localisation dans les environnements Indoor dépend: de la qualité de la base de données du positionnement des points d’accès
Utilisation de la simulation Qualité du simulateur Avantages
Perspectives Technique « User Tracking » Technique probabiliste Nouvelles expérimentations avec un bon positionnement des
points d’accès. Mise en place d’un service de localisation
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QUESTIONS ?
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ANNEXES
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Planning
temps11/03 12/03 01/04 02/04 03/04 04/04 05/04 06/04
Recherche bibliographique
Conception du système
Implantation et validation du système
Réalisation et traitement des mesures expérimentales
Rapport et soutenance de PFE
Figure 1: Planning du projet
07/04 08/04 09/04
Utilisation la simulation pour localiser les points de mesureRédaction du rapport et préparation de la soutenance
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Base de données Construction des histogrammes
En simulation
Avec les mesures expérimentales
Figure 15 : Construction de l'histogramme en simulation
Figure 16: Points de mesures réalisés au laboratoire CITI
-92 -90 -88 dBm
Histogramme réel
Distribution gaussienne
Histogramme réel Distribution gaussienne
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Validation du système implanté
Histogramme - Radar
0
20
40
60
80
100
0 1 2 3 4 5erreur(m)
%
0
20
40
60
80
100
Histogramme
Valeur cumulée
Histogramme - Horus
0
20
40
60
80
100
0 1 2 3 4 5erreur(m)
%
0
20
40
60
80
100
Histogramme
Valeur cumulée
Figure 17 : MESURES – Distribution des erreurs
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Difficultés - Avantages
Difficultés Recherche bibliographique Exécution du programme Modes d’évaluation
Avantages Connaissances techniques Durée de réalisation du projet Aides des tuteurs
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Expériences retenues
Programmation
Techniques de localisation
Méthode de recherche, travail dans un laboratoire
Méthode de travail : discussion, réunion, synthèse …