Techniques de localisation

 Techniques de localisation

Dans les réseaux de capteurs sans fil, trois (03) méthodes d’exploitation du signal reçu par la cible prédominent : le temps d’arrivée, l’angle d’arrivée ou encore la force du signal [66]. Le temps d’arrivée du signal (TOA : Time of Arrival), exploite comme son nom l’indique, le temps d’arrivée et la vitesse de propagation du signal pour calculer la position de la source. L’angle d’arrivée du signal (AOA : Angle of Arrival), mesure la direction du signal pour localiser la cible.

Plus précisément, cette technique consiste à mesurer l’angle entre la direction de propagation d’une onde et une référence donnée. La force du signal (RSSI : Received Signal Strength Indicator), est la méthode la plus utilisée et la moins couteuse. Elle ne requiert pas de réception multi-antenne, d’horloge précise ou de traitements couteux au niveau des nœuds. Cette technique consiste à mesurer la force du signal émis par la source pour la localiser. Plusieurs solutions sont 

Figure 3.1– Trilatération. déclinées, l’une d’entre elles [46] consiste à collecter en amont l’empreinte (signature) du signal au niveau de chaque emplacement de la zone d’intérêt. Ensuite, la force du signal reçu est comparée à celles collectées permettant ainsi d’estimer les coordonnées de l’émetteur. Une fois les mesures récoltées, une technique de géo-localisation est utilisée pour déterminer la position de la cible.

La trilatération ou la triangulation sont les tech niques communément utilisées [46]. Ces deux mécanismes exploitent les caractéris tiques géométriques des triangles pour déterminer la position d’un point donné, trois (03) mesures représentant les coordonnées des sommets du triangle sont nécessaires. La trilatération exploite la distance entre des points de références. La triangulation quant à elle, exploite l’angle d’arrivée du signal par rapport à des points de références.

Alors que les techniques basées sur la force et le temps d’arrivée du signal sont adaptées à la trilatération, celle basée sur l’angle d’arrivée du signal est mieux appropriée à la triangulation. Dans ce travail, nous utilisons une technique de localisation basée sur la puissance du signal associée donc à la trilatération (figure 3.1). En effet, notre objectif étant la gestion du compromis entre la précision du suivi et la consommation énergétique, cette solution est celle qui convient le mieux.

Algorithmes de suivi réactifs

Il existe dans la littérature un nombre important de travaux de recherche concer nant le suivi de cible mobile dans le contexte des réseaux de capteurs sans fil. Ces travaux peuvent être classifiés en deux principales catégories : solutions réactives et solutions proactives. Nous nous intéressons dans ce chapitre à la première catégorie. Dans celle-ci, le suivi est effectué de manière réactive au fur et à mesure du déplacement de la cible.

La plupart des travaux de cette catégorie utilisent une architecture réseau en cluster. Ce type d’architecture offre des avantages tels que le passage à l’échelle, la diminution du trafic et l’efficacité énergétique. Ces clusters peuvent être crées de façon statique au moment du déploiement du réseau ou bien de manière dynamique durant le processus de suivi, en se basant sur des critères tels que la position, la puissance  ou encore l’énergie résiduelle des capteurs.

Les travaux suivants considèrent tous des cibles communicantes mais dans des contextes différents. Dans [77], un algorithme distribué, basé sur une architecture en cluster gère le suivi d’une cible se déplaçant à vitesse constante en construisant les clusters de façon dynamique au fur et à mesure du déplacement de la cible.

Le capteur qui détecte en premier la cible devient nœud-parent et sélectionne parmi ses voisins les capteurs qui participeront à la localisation en se basant sur les mesures obtenues. Dans [53], les auteurs traitent le suivi de cible comme un problème d’optimisation

et utilisent un algorithme génétique multi-objectifs d’une part pour améliorer la précision des mesures de la cible et d’autre part pour sélectionner les capteurs qui participeront au suivi. Dans [50] le suivi de cible est aussi traité comme un problème d’optimisation mais cette fois les auteurs utilisent l’estimation du maximum de vraisemblance pour le résoudre.