Unlocking wireless sensing potential in Wi-Fi and IoT networks

Libérer le potentiel de détection sans fil dans les réseaux Wi-Fi et IoT La détection sans fil a évolué depuis la découverte de la détection radar en 1886. L’analyse des réflexions électromagnétiques d’objets a ouvert la voie à un large éventail d’applications allant de la localisation de cibles à longue distance pour la navigation civile et militaire à la surveillance du vent et des précipitations les prévisions météo à la détection de vitesse pour la sécurité routière. Cependant, pendant très longtemps, la détection sans fil a rarement été utilisée pour des applications centrées sur l’homme en raison de limitations techniques, d’impraticabilité ou de coût. L’introduction des réseaux sans fil a suscité́ un nouvel intérêt pour le développement de nouveaux services de détection sans fil en raison de leur souplesse et de leur polyvalence. L’intégration de ces fonctionnalités contribuerait à résoudre certains problèmes de société importants. La localisation, la détection de mouvements et la surveillance des signes vitaux ont un grand potentiel pour promouvoir le vieillissement en bonne santé, la sécurité publique et le commerce. La détection sans contact offre un degré de liberté appréciable, permettant de surveiller à distance les personnes âgées isolées sans entraver leur vie quotidienne. Elle pourrait aider les services de sécurité publique à dénombrer les foules et à détecter les survivants à l’intérieur des bâtiments en cas d’urgence. Les commerces de détail et les établissements publics tireraient parti d’une localisation active et passive pour offrir une expérience améliorée à leurs visiteurs et faciliter leurs efforts logistiques. Cette thèse aborde le problème de l’exploitation des réseaux sans fil commerciaux pour les applications de détection : L’un des défis de la surveillance sans fil consiste à détecter l’orientation d’une personne avec précision. Tandis que d’autres travaux fournissent des solutions à granularité grossière pour résoudre de tels problèmes, nous utilisons les techniques de radar MIMO pour fournir un système d’estimation d’orientation précis pour lesinfrastructures Wi-Fi. Plus précisément, nous analysons les informations de phase des signaux reçus sur le réseau d’antennes afin de calculer le cap d’un terminal Wi-Fi. Un deuxième défi consiste à fournir un système de positionnement précis aux systèmes LPWAN afin de maintenir la cohérence des informations des capteurs déployés. Les solutions actuelles sont complexes, coûteuses ou consomment beaucoup d’énergie. Pour résoudre ce problème, nous introduisons les fonctions MIMO dans les systèmes LoRa LPWAN afin de permettre une localisation précise avec des coûts de démarrage limités. Nous activons l’estimation de l’angle d’arrivée en utilisant une deuxième antenne sur la passerelle LoRaWAN. Nous prouvons également l’utilité de ces informations pour augmenter l’efficacité des communications sans fil. Un troisième défi pour la localisation sans fil est l’inefficacité des approches actuelles basées sur un modèle en cas de conditions de non-visibilité et la rigidité des approches basées sur les données en cas de changements d’environnement de propagation. Pour relever ce défi, nous proposons une nouvelle solution de localisation passive pilotée par les données afin de remédier aux limitations des techniques de localisation basées sur un modèle. Pour donner vie à de tels systèmes et leur donner une chance d’impact sur notre quotidien, nous devons promouvoir la réutilisabilité et la reproductibilité. Pour cela, nous essayons de relever le défi de la reproductibilité dans les réseaux sans fil enanalysant l’état actuel, en réalisant une étude de cas et en présentant les enseignements qui en découlent.