RF Indoor mapping using measurements, sensors network, simulations and artificial intelligence

Cartographie de l'exposition radioélectrique en indoor à l'aide de mesures, réseau de capteurs, simulations et réseau de neurones artificiels Les avancées rapides des technologies sans fil, visant à répondre à la demande croissante de trafic de données sans fil, ont également élevé la perception du risque par le public en raison de l'augmentation de l'émission de champs électromagnétiques (CEM). En réponse à ces préoccupations, des directives internationales ont été établies pour éviter une surexposition susceptible de provoquer des effets néfastes sur la santé.Étant donné que les gens passent plus de 70% de leur temps quotidien dans des environnements intérieurs, les efforts pour évaluer l'exposition aux CEM RF à l'intérieur se sont intensifiés. Cependant, l'évaluation de cette exposition à l'aide d'une approche déterministe représente une tâche complexe et chronophage, car elle est influencée par des incertitudes liées aux interactions complexes des champs électromagnétiques avec divers obstacles dont la géométrie et les propriétés diélectriques sont inconnues dans un environnement intérieur dynamique. De plus, les informations disponibles sur les stations de base restent limitées.Dans cette étude, nous caractérisons l'exposition de l'intérieure aux CEM RF dans des bâtiments à trois niveaux en développant des modèles statistiques et basés sur l'IA. Les bâtiments sont situés à plus de 200 mètres de distance des antennes cellulaires extérieures soutenant plusieurs technologies cellulaires (2G, 3G, 4G et 5G). Différentes campagnes de mesure ont été menées pour développer les modèles statistiques et basés sur l'IA. De plus, des capteurs RF, qui surveillent la variation temporelle de l'exposition totale aux CEM RF en intérieur, ont été installés dans les bureaux arrière de chaque étage des bâtiments pour fournir une mesure représentative.Nous identifions les paramètres clés qui caractérisent l'exposition intérieure aux CEM RF en effectuant un test de Kolmogorov-Smirnov (K-S) sur les données de mesure d'exposition. Le résultat de ce test statistique indique que l'exposition intérieure aux CEM RF à chaque étage, le long de la longueur d'une aile, peut être modélisée à l'aide d'une distribution gaussienne (normale). Ce résultat implique que les niveaux d'exposition peuvent être pleinement caractérisés par les paramètres de moyenne et d'écart type.L'évaluation de l'autocorrélation des données de mesure des capteurs à long terme indique que les données de séries temporelles présentent une périodicité quotidienne claire, qui est constante sur diverses semaines, mois, saisons et années. Nous développons des modèles robustes de régression polynomiale et basés sur l'IA en utilisant des données de mesure de capteurs à long terme pour capturer la variabilité temporelle de 24 heures de l'exposition totale aux CEM RF en intérieur. Les modèles offrent une bonne représentation globale des fluctuations horaires des niveaux d'exposition moyenne de la variation temporelle de 24 heures.Nous développons de nouveaux modèles de régression polynomiale et linéaire multivariés pour prédire respectivement la moyenne et l'écart type du niveau total d'exposition aux CEM RF. Pour capturer plus efficacement l'impact du gain de faisceau des antennes, nous présentons une approche innovante qui segmente le faisceau principal de l'antenne en sous-faisceaux plus petits. Cette technique permet aux modèles de capturer plus précisément les différences de gain de faisceau rencontrées par chaque aile du bâtiment. Le facteur de faisceau a été spécifiquement conçu pour résumer les informations clés concernant les antennes des stations de base. Ce paramètre permet aux modèles de s'adapter chaque fois qu'il y a des changements dans l'infrastructure des stations de base cellulaires. Les mesures des capteurs de référence fournissent des données en temps réel aux modèles. Les modèles statistiques servent d'outil puissant de cartographie des CEM RF en estimant à la fois la moyenne et l'écart type des niveaux d'exposition totale aux CEM RF sur tous les étages des bâtiments.