Dans cette thèse, nous présenterons une architecture de communication multi-utilisateurs à base des réseaux de capteurs sans fil dans un environnement industriel fortement bruité. Deux modes de fonctionnement de cette architecture sont présentés ; un mode Many-To-One reliant plusieurs capteurs émetteurs à un seul récepteur et un mode One-To-Many reliant un émetteur à plusieurs capteurs récepteurs. La couche physique de ce système est basée sur une modulation par transformée par paquets d'ondelettes inverse (IDWPT) à l'émission et une transformée par paquets d'ondelette discrète (DWPT) en réception. Pour tester notre architecture, un modèle de canal industriel est proposé qui tient compte des phénomènes des multi-trajets et des évanouissements en plus du bruit additif. Ce dernier étant modélisé comme un bruit gaussien auquel s'additionne un bruit impulsionnel causant une dégradation significative des signaux. L'architecture est testée pour différentes configurations de communications sans fil et pour différentes formes d'ondelettes afin de proposer un mode de communication optimal. Aussi, une amélioration de la robustesse de notre système est effectuée en ajoutant un codage correcteur d'erreur du canal et un seuillage du bruit impulsionnel à la réception pour minimiser les effets du bruit industriel sur les signaux reçus. En utilisant un code correcteur d'erreur, la détection et reconstitution des signaux se fait sans erreur à partir d'un SNR de 8dB pour un taux de codage 1/4 pour une transmission sur à canal à évanouissement. Pour un récepteur optimal à base du seuillage du bruit, les performances en termes de taux d'erreur binaires sont améliorées de 10dB pour une transmission sur un canal à bruit industriel. Enfin, une comparaison de la robustesse de notre architecture impulsionnelle avec un système à base d'une modulation multi-porteuse classique OFDM est effectuée. Ceci nous amène à proposer un système de communication multi-utilisateurs robuste à base des réseaux de capteurs sans fil pour des communications en milieu industriel difficile. / In this thesis, we will present a multi-user communication architecture based on wireless sensor networks in a noisy industrial environment. Two modes of operation of this architecture are presented ; a Many-To-One mode linking several transmitter sensors to a single receiver and a One-To-Many mode linking a transmitter to several receiver sensors. The physical layer of this system is based on the inverse transform (IDWPT) at transmission and the discrete wavelet packet transform (DWPT) at reception. To test our architecture, an industrial channel model is proposed that takes into account the phenomena of multipath and fading in addition to additive noise. The latter being modelled as Gaussian noise to which is added an impulse noise causing significant signal degradation. The architecture is tested for different wireless communication configurations and wavelet shapes to provide an optimal communication mode. Also, an improvement in the robustness of our system is achieved by adding channel error correction coding and pulse noise thresholding at reception to minimize the effects of industrial noise on the received signals. Using an error-correcting code, the detection and reconstruction of signals is error-free from an SNR of 8dB for a coding rate of 1/4 for transmission on a fading channel. For an optimal receiver based on noise thresholding, the performance in terms of binary error rates is improved by 10dB for transmission over an industrial noise channel. Finally, a comparison of the robustness of our pulse architecture with a system based on a conventional OFDM multi-carrier modulation is carried out. This leads us to propose a robust multi-user communication system based on wireless sensor networks for communications in difficult industrial environments.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2019LORR0048 |
Date | 29 March 2019 |
Creators | Saadaoui, Safa |
Contributors | Université de Lorraine, Dandache, Abbas, Tabaa, Mohamed |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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