Algorithme de géolocalisation intérieure par différenciation de signaux wifi
Institution:
Paris 6Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Originality of the proposed work We propose a new indoor tracking method which can be used on mobile nodes. Our method uses only the received signal strengths as input information and does not require a cinematic motion model to track the mobile node. Indoor Tracking We discuss in detail the features of our approach and its resulting tracking algorithm. Indoor Tracking vs maximum likelihood based Tracking We compare our tracking method to other tracking techniques based on maximum likelihood tracking. Indoor Tracking using signal maps We built two signal maps on two different sites, each of which is equipped with 4 and 5 access points respectively. We evaluated the performances of our algorithm using these signal maps. Investigating WIFI Signal Statistical Properties We also analyzed the statistical properties of the 802. 11 signal strengths. Specifically, we investigated the time-dependent noise affecting the received signal strengths, the stationary aspect of the RSS statistics (mean received signal strength) when the observer remains motionless. Then we explored the time-independent noise which occurs during the building of signal maps. We also use a geostatistical approach to analyze, model and predict mean signal strengths Keywords : Signal maps, 802. 11, statistical filtering, geostatistics. Indoor tracking, indoor positioning.
Abstract FR:
Ce travail porte sur le suivi d’entités (objets ou personnes) au sein d’un environnement intérieur. L'originalité de ce travail repose sur le fait que, l'approche de suivi proposée, n'utilise pas d'information sur la cinématique du mouvement de l'entité suivie. La présente thèse aborde les thèmes suivants : Le suivi et le positionnement dans un milieu intérieur. Le suivi intérieur par différenciation de champs de signaux WIFI Étude et modélisation des propriétés des puissances des signaux WIFI. Les différents thèmes et leur articulation sont les suivants : Le suivi par différenciation de champs (ASDC) : On propose un nouvel algorithme de suivi qui exploite les puissances des signaux du réseau WIFI installé au sein de l’immeuble et ne requiert pas un hardware dédié. Ainsi, seules les puissances des signaux reçus à partir des points d’accès du réseau WIFI sont exploités. L'ASDC Vs les suivis basés sur la maximisation de la vraisemblance : Tout d'abord, on se propose de simuler l'algorithme de suivi par différenciation de champs de signaux en utilisant des modèles d'atténuation de la puissance du signal pour environnement intérieur. On compare ensuite les performances de L'ASDC aux performances d'algorithmes de suivi basés sur la maximisation de la vraisemblance. Suivi à l'aide des cartographies des puissances des signaux : Après avoir choisi deux sites distincts équipés chacun respectivement de 4 et de 5 points d accès WIFI, on construit les cartographies des puissances des signaux relatifs aux deux sites. Une fois la construction achevée, on teste l'algorithme de différenciation de champs proposé à l'aide des paramètres statistiques (moyennes et variances des puissances des signaux) enregistrés dans les cartographies des signaux. Les propriétés des puissances des signaux WIFI : Ces cartographies sont des bases de données qui contiennent les profils statistiques des couvertures radios des bornes WIFI, Dans un environnement intérieur, les puissances des signaux reçus par le terminal mobile sont altérées par les meubles, murs, obstacles matériels, etc) ce qui leur donne un caractère aléatoire. Aussi une étude statistique sur le bruit affectant les puissances des signaux ainsi que sur le bruit affectant les paramètres statistiques des puissances des signaux reçus s’impose.