Amélioration des techniques de la géolocalisation dans les réseaux de capteurs sans fil : Application et implémentation temps réel

Les nouvelles technologies exploitant l'acquisition numérique de l'information par des techniques radiofréquences sont désormais d'usage courant dans différents champs d'application pratiques. Elles sont le plus souvent employées pour relever une variété de grandeurs physiques (température, humidité, vitesse, etc.) et sont regroupées sous le vaste terme de réseaux de capteur sans fils. Pour cette variante d'applications, la géolocalisation avec précision des nœuds de capteurs communicants reste une problématique importante pour les chercheurs et les industriels. En effet, les algorithmes de localisation existants peuvent être classés en deux catégories connues sous le nom de « range-based » et de « range-free ». Les systèmes de localisation « range-based » se caractérisent par des inconvénients majeurs. Le premier est lié au coût du matériel supplémentaire nécessaire pour la mesure des distances entre les nœuds capteurs. L'autre inconvénient concerne la précision des mesures qui peut varier selon plusieurs paramètres lies à la nature du réseau et à l'environnement : le taux d'humidité, le bruit électromagnétique, les obstacles, etc. Pratiquement, la géolocalisation de type « range-free » exploite les notions de connectivité et de sauts pour éviter efficacement ces deux inconvénients. En effet, les nœuds fixes du réseau de capteurs dont on connait les positions sont appelés « Ancres ». Les autres nouds soumis à la géolocalisation avec des positions inconnues sont appelés « nœuds normaux ». Pour estimer leurs positions, ces nœuds normaux recueillent tout d'abord des informations de connectivité du réseau ainsi que la position des ancres, puis calculent leurs propres positions sans l'ajout de matériels supplémentaires pour la mesure et l'évaluation de la distance. La géolocalisation de type « range-free » peut donc s'adapter a tout type de transmission sans fil.L'objectif de cette thèse est de réaliser une étude sur la problématique de la géolocalisation dans les réseaux de capteurs sans fil ainsi que les différents outils exploités pour la famille « range-free ». Les points d'étude abordés se situent au niveau de l'algorithme de localisation de type « Dv-hops » et la proposition d'une nouvelle technique d'amélioration de la précision de localisation via les techniques d'apprentissage dites « Smart Computing » de type « Extreme Learning Machine (ELM) » ainsi que l'implémentation du modèle de géolocalisation sur une architecture reconfigurable de type FPGA. Le manuscrit de la thèse est organisé de la façon suivante : Le premier chapitre présente les différentes avancées des réseaux de capteurs sans fil et leurs récentes applications dans les domaines émergents de type « IoT » et « Industry 4.0 ». Le deuxième chapitre décrit la méthodologie adoptée pour la localisation dans les réseaux de capteur sans fil de type range-free. En effet, la machine d'apprentissage de type « Extreme Learning Machine » multicouches est proposée pour améliorer la précision de localisation dans les réseaux de capteurs sans fil. Une étude comparative entre les résultats de localisation est menée dans ce chapitre portant sur l'algorithme DV-Hop, le ELM à une seule couche cachée et le ELM à deux couches cachées. Le dernier chapitre décrit les différentes phases d'implémentation de notre approche de localisation dans les réseaux de capteurs sans fil via les machines d'apprentissage et spécialement l'ELM à deux couches cachées sur une architecture matérielle de type FPGA. Les outils d'implémentation logicielle et matérielle dans notre cas sont d'une part le « Matlab-XSG » de Xilinx pour les simulations et la génération des codes VHDL de l'implémentation de l'ELM multicouche, et d'autre part l'outil Vivado-HLS pour la synthèse et l'implémentation sur FPGA. Enfin, des conclusions et des perspectives de notre travail sont présentées.