Depuis plusieurs années, le positionnement de terminal mobile reçoit un intérêt particulièrement grand. La motivation principale pour le développement de système de positionnement mobile provient essentiellement d'une nécessité imposée par le service E-911 de l'U.S FCC. Bien qu'au départ ils ont été utilisés pour les besoins des systèmes de sécurité d'urgence, aujourd'hui ils trouvent des applications dans de nombreux domaine tel que les systèmes cellulaires. Il existe de nombreux algorithmes développés pour le problème de localisation MT. Les méthodes traditionnelles de localisation géométrique sont conçues pour fonctionner sous les conditions de line-of-sight (LoS). Cependant, les conditions LoS pourrait ne pas être toujours présentes entre la station de base (BS) et le MT. Par conséquent, les techniques de localisation basée sur fingerprinting qui sont également l'objet de cette thèse attire l'attention en raison de leur capacité à travailler aussi en multi trajet et dans des environnements non-line-of-sight (NLoS). Dans cette thèse, nous introduisons de nouveaux algorithmes de fingerprinting, à savoir l'algorithme de power delay Doppler profile-fingerprinting (PDDP-F) qui exploite la mobilité du MT. Le but est d'augmenter la précision de localisation en utilisant la dimension Doppler. Nous étudions également les performances de localisation des algorithmes power delay profile-fingerprinting (PDP-F) et PDDP-F via la dérivation des bornes de Cramer-Rao (CRBs). L'impact de la géométrie du réseau est également étudié. Un autre sujet nous nous occupons est l'analyse de la probabilité d'erreur par paires (PEP) pour les méthodes PDP-F. Le PEP est une notion bien connue dans les communications numériques, et nous l'importons dans le domaine de la localisation pour dériver la probabilité de prendre une décision en faveur d'une mauvaise position. Le dernier sujet sur lequel nous avons travaillé est le suivi adaptatif de l'environ MT en utilisant un filtre de Kalman. Différents modèles de mobilité sont comparés en termes de leurs erreurs de prédiction de position.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00670218 |
| Date | 27 June 2011 |
| Creators | Öktem, Turgut Mustafa |
| Publisher | Télécom ParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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