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Utilisation de l'échantillonnage compressif pour la détection des véhicules par un réseau de capteurs sans fil

Une nouvelle technique pour étudier le trafic routier, est la détection des véhicules par un réseau de capteurs sans fil installés dans la chaussée. Cette technologie se distingue de la plupart des systèmes classiques de détection de véhicules par son faible coût, son niveau élevé de flexibilité dans la configuration, sa multifonctionnalité par l'ajout d'autres modalités de détection et sa capacité à transmettre les informations via un réseau sans fil. Cependant, quand un capteur sans fil effectue l'acquisition du signal de champ magnétique terrestre dans l'optique de détecter le passage des véhicules, il l'échantillonne à une certaine fréquence, afin de ne pas rater le passage d'un véhicule. Lorsque la séquence de mesure dure plusieurs heures et qu'on a des dizaines ou des centaines de capteurs sans fil installés dans la chaussée, on se retrouve rapidement avec des données à stocker et à traiter qui peuvent être de taille importante. En outre, les communications sans fil de ces données sont très coûteuses en énergie et réduisent ainsi la durée de vie du capteur sans fil qui dispose des ressources limitées en énergie. Le compressive sensing (échantillonnage compressif), nouvelle méthode d'échantillonnage des signaux, tente justement de donner des solutions à ces problèmes, en réduisant significativement le nombre de mesures nécessaires et en utilisant par la suite des algorithmes d'optimisation convexe pour reconstruire tout le signal sans trop de perte perceptuel [i.e. perceptuelle]. À travers des simulations effectuées sur des signaux enregistrés par les capteurs sans fil de la compagnie allemande Coalesenses , nous montrons dans ce projet de recherche que l'échantillonnage compressif peut contribuer à maximiser considérablement la durée de vie d'un réseau de capteurs sans fil.

Identiferoai:union.ndltd.org:usherbrooke.ca/oai:savoirs.usherbrooke.ca:11143/5510
Date January 2012
CreatorsSipouo Ngandjon, Maurice
ContributorsCherkaoui, Soumaya
PublisherUniversité de Sherbrooke
Source SetsUniversité de Sherbrooke
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeMémoire
Rights© Maurice Sipouo Ngandjon

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