L'estimation de la position des noeuds de communication sans fil est un domaine de recherche très populaire au cours des dernières années. La recherche de l'estimation de l'emplacement n'est pas limitée à la communication par satellite, mais elle concerne aussi les réseaux WLAN, MANET, WSN et la communication cellulaire. En raison de la croissance et de l'évolution des architectures de communication cellulaire, l'utilisation des appareils portables a augmenté rapidement, et les appels provenant d'utilisateurs mobiles ont également rapidement augmenté. On estime que plus de 50% des appels d'urgence sont émis par des téléphones mobiles. Les chercheurs ont utilisé différentes techniques d'estimation de la position, tels que les satellites, les techniques statistiques et la cartographie. Afin d'atteindre une meilleure précision, certains chercheurs ont combiné deux ou plusieurs techniques. Cependant, l'estimation de la position basée sur le terrain est un domaine qui n'a pas été considéré en profondeur par les chercheurs. Grâce aux ondes radio qui se comportent différemment dans des atmosphères différentes, les calculs à l'aide de quelques paramètres ne sont pas suffisants pour atteindre une précision avec différents terrains, surtout quand il sont totalement basés sur le format RSS, qui entraine des altérations.Cette recherche se concentre sur la localisation des noeuds de communication sans fil en utilisant des techniques géométriques et statistiques, et en prenant en compte l'altération et l'atténuation des terrains. Le modèle proposé est constitué de quatre étapes, qui sont l'estimation, le filtrage, la prédiction et la fusion. Un prototype a été construit en utilisant le WiFi IEEE 802.11x standard. Dans la première étape, en utilisant le rapport signal-bruit de la zone géographique, la péninsule Malaisienne est classée en 13 types de terrains différents.Dans la deuxième étape, les points de données point-à-point sont enregistrés en utilisant la force du signal disponible et en recevant la puissance du signal en considérant différents types de terrains. L'estimation de la localisation se fait au cours de troisième étape en utilisant la célèbre méthode de triangulation. Les résultats estimés sont encore filtrés dans la quatrième étape en utilisant la moyenne et la moyenne des moyennes. Pour la correction des erreurs, le filtrage de l'emplacement est également fait en utilisant la règle des plus proches voisins. La prédiction est affinée au cours de la cinquième étape en utilisant la variance combinée qui permet de prédire la région considérée. L'utilisation des régions d'intérêt contribue à éliminer les emplacements situés à l'extérieur de la zone sélectionnée. Au cours de la sixième étape, les résultats du filtrage sont fusionnés avec la prédiction afin d'obtenir une meilleure précision.Les résultats montrent que les recherches effectuées permettent de réduire les erreurs de 18 m à 6 m dans des terrains fortement atténués, et de 3,5 m à 0,5 m dans des terrains faiblement atténués.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00815919 |
| Date | 04 November 2011 |
| Creators | Alam, Muhammad Mansoor |
| Publisher | Université de La Rochelle |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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