Robust bounded-error tracking in wireless sensor networks

International audienceA wireless sensor network (WSN) consists of spatially distributed sensors connected via a wireless link. Sensors may be designed for pressure, temperature, sound, vibration, motion... This paper considers the problem of target tracking in a WSN. This problem is especially challenging in presence of measurements which are outliers. Two algorithms for target tracking robust to outliers are proposed. They only assume that the maximum number of outliers is known. Based on interval analysis, these algorithms perform a set-membership estimation using either SIVIA or a combinatorial technique. In both cases, sets of boxes guaranteed to contain the actual target location are provided

Robust Interval-Based Localization Algorithms for Mobile Sensor Networks

International audienceThis paper considers the localization problem in mobile sensor networks. Such a problem is a challenging task, especially when measurements exchanged between sensors may contain outliers, \textit{i.e.}, data not matching the observation model. This paper proposes two algorithms robust to outliers. These algorithms perform a set-membership estimation, where only the maximal number of outliers is required to be known. Using these algorithms, estimates consist of sets of boxes whose union surely contains the correct location of the sensor, provided that the considered hypotheses are satisfied. This paper proposes as well a technique for evaluating the number of outliers to be robust to. In order to corroborate the efficiency of both algorithms, a comparison of their performances is performed in simulations using Matlab

Prédiction de la fibrillation atriale à l'aide des signaux physiologiques

International audienceLa fibrillation atriale est une maladie du cœur qui se caractérise par une irrégularité des battements cardiaques pouvant causer d'autres complications comme un arrêt cardiaque ou la démence. Le but de cette étude est de prédire la survenue de la fibrillation atriale en se basant sur des signaux physiologiques mesurables à l'aide de capteurs non-invasifs. L'approche utilisée consiste à commencer par extraire des caractéristiques des signaux puis de construire une règle de décision en se basant sur la théorie des fonctions de croyances. Les données physiologiques ont été fournies par la base médicale MIMIC III. Le classifieur obtenue a prédit l'occurrence de la maladie avec une précision de 70,49%, une sensibilité de 77.07% et une spécificité de 63.9%

Suivi de trajectoires des personnes âgées dans des environnements fermés

International audienceLe suivi de trajectoires des personnes âgées est très important pour les aider le plus vite possible. Le présent article propose une méthode de suivi de trajectoires pour localiser des personnes âgées en temps réel dans des environnements fermés. Le modèle de mobilité est basé sur les modèles de Markov cachés. Ce modèle sert à estimer la trajectoire de la personne. Nous présentons dans cet article un modèle de mobilité en utilisant les modèles de Markov cachés. Ce modèle est combiné par un modèle d'observation. Ce dernier utilise les puissances des signaux WiFi reçus des points d'accès dans l'environnement. Les performances de la méthode proposée sont validées par des expérimentations sur des données réelles

Détection de la vitesse de la marche à l'aide d'un radar Doppler : Analyse par ondelettes

International audienceLa santé, le bien-être et l’autonomie d’une personne âgée dépendent pour partie de sa capacité à se mouvoir. Les évaluations cliniques de la mobilité sont pratiquées en consultation gériatrique au travers de tests standardisés. Cependant, une surveillance quotidienne peut fournir plus d’information s sur l’état fonctionnel d’une personne tout en préservant son autonomie à domicile. Cet article propose une nouvelle méthode d’une surveillance continue de la vitesse de la marche à travers un système radar Doppler placé à domicile en se basant sur l’analyse de la transformée en ondelettes. Plus de 70 ondelettes mères ont été testées sur des signaux de marche obtenus par le radar. Un système optoélectronique (Vicon) a été utilisé durant l’expérimentation afin de choisir la/les convenable(s) ondelette(s) mère(s). Le coefficient de corrélation de Pearson (ρ) a été calculé entre les signaux de vitesse de la marche obtenus par le système radar et ceux obtenus par le système Vicon. Nos résultats suggèrent l’utilisation de Daubechies5 et Symlet7 étant donné une valeur ρ de 0,86 et 0,85, respectivement et une valeur d’erreur quadratique inférieur à 0,05 m/

Guaranteed localization using reliability of measurements in imperfect mobile sensor networks

International audienc

WiFi emitters deployment for fingerprinting localization using genetic algorithm

International audienc

Statistical learning for sensor localization in wireless networks

International audienc

Multi-class Surveillance for Acute Respiratory Distress Syndrome using Belief Functions

International audienceThe high incidence of pathologies implies the necessity of developing and implementing health surveillance technologies. This paper proposes a multi-class surveillance approach for a particular pathology, which is the acute respiratory distress syndrome. The multi-class model uses parameters extraction and belief functions theory applied on four vital signs. Vital signs are heart rate, respiratory rate, blood oxygen saturation and blood pressure. Thus, different linear and nonlinear parameters are extracted from these vital signs. A modeling of each class according to each parameter is performed in the framework of the belief functions theory. Then, these models are affected by a measure of confidence according to each parameter and combined together to lead finally to one model that distinguishes between the multi classes. This multi-class surveillance approach has shown interesting performances for the prediction of ARDS

Suivi de trajectoires des personnes âgées dans des environnements fermés

International audienceLe suivi de trajectoires des personnes âgées est très important pour les aider le plus vite possible. Le présent article propose une méthode de suivi de trajectoires pour localiser des personnes âgées en temps réel dans des environnements fermés. Le modèle de mobilité est basé sur les modèles de Markov cachés. Ce modèle sert à estimer la trajectoire de la personne. Nous présentons dans cet article un modèle de mobilité en utilisant les modèles de Markov cachés. Ce modèle est combiné par un modèle d'observation. Ce dernier utilise les puissances des signaux WiFi reçus des points d'accès dans l'environnement. Les performances de la méthode proposée sont validées par des expérimentations sur des données réelles