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Kang, Guodong (2010)
Languages: English
Types: Article
Subjects: Localisation opportuniste, Centroïde, Inégalités matricielles linéaires (LMI), 621
Les services de localisation de personnes et de matériels sont de plus en plus demandés. En environnement extérieur, les outils GPS offrent une réponse à cette demande croissante, avec une précision de l'ordre du mètre en espace dégagé. En intérieur, il n'existe pas d'outil aussi performant. Les solutions commerciales sont coûteuses en équipement. Les propositions de recherche, quant à elles, font appel soit à du matériel coûteux soit à une infrastructure lourde. Enfin, le succès actuel des téléphones mobiles “intelligents” auprès du grand public d'une part, et l'émergence des réseaux de capteurs dans le monde académique nous amènent à étudier des solutions viables y compris pour des mobiles ne disposant que de la réception de signaux radio. L'objectif de cette thèse est de proposer une mécanisme de localisation en intérieur à la fois peu coûteux, sans recours à des équipements dédiés du type UWB ni à des infrastructures supplémentaires, tout en offrant une précision de l'ordre du mètre. Pour cela, nous faisons l'hypothèse que l'utilisateur désirant se localiser est environné de pairs sachant estimer leur position, éventuellement de façon grossière, et que l'utilisateur peut patienter quelques instants pendant que l'algorithme de localisation s'exécute. L'utilisateur collecte alors de façon opportuniste les informations de localisation de tous ces pairs. Dans cette thèse nous étudions les performances en termes de précision d'une méthode de localisation utilisant des inégalités matricielles linéaires (LMI), en faisant varier un grand nombre de paramètres. Nous comparons systématiquement ces performances à celles de l'une des solutions les plus simples, celle du centre de gravité de tous les pairs à portée. Nous améliorons ensuite l'approche LMI en la couplant à une moyenne pondérée dans le temps, qui permet d'obtenir une bien meilleure précision proche du mètre. Enfin, nous terminons par des considérations d'implémentation. Les travaux de cette thèse ont été menés dans le cadre du projet ANR Fusion d'Information de Localisation (FIL). The localization services for people and equipments are more and more required. In outdoor environments, the GPS offers a solution for this increasing requirement with a precision in the order of one meter without space obstruction. In indoor environments, there is no fully satisfying solution yet. The commercial solutions imply too much expensive equipment. The proposals issued from the research community need either expensive devices or complicated infrastructures. Finally, as smart phones are getting more and more popular, and as wireless sensor networks are emerging in the academic world, we study localization solutions viable even for mobiles nodes without any special device and relying only on radio signal reception. The goal of this thesis is to propose a low cost and accurate localization method for indoor environments, without special devices like UWB nor additional infrastructure. The target accuracy is less than the meter. To achieve this, we assume that the user needing to be localized is surrounded by peer nodes which can estimate their own position, even roughly, and we assume that the user can wait at the same position for some time while the localization algorithm is running. The user then opportunistically collects localization information from all passing-by peers. In this thesis we study the performance in terms of precision of a localization method based in Linear Matrix Inequalities (LMI), by varying a large number of parameters. We systematically compare this performance to the performance of one the simplest existing solutions, which uses the centroid of all peers within range. We then improve the LMI-based method by coupling it to a weighted barycenter over time, which allows a large improvement in precision, close to the meter. Finally, we discuss some implementation issues. This work has been partially funded by the French ANR project FIL (Fusion d’Information de Localisation).
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.

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