Modélisation d'un canal minier Ultra Large Bande(UWB) en utilisant les réseaux de neurones Artificiels RBF

Dans un environnement m1mer, le besoin d'un système de communication fiable est primordial. Ce type d'environnement étant complexe, le déploiement des systèmes de communication nécessite une connaissance parfaite du milieu de propagation. La modélisation d'un canal présente une matière très intéressante dans le domaine de recherche, et elle a été traitée dans plusieurs travaux en se basant sur des modèles traditionnels permettant de déterminer le comportement du canal de propagation selon des modèles analytiques, empiriques ou stochastiques. Dans notre projet d'étude, on s'intéresse à la modélisation du canal ultra-large bande (Ultra-Wide band UWB) dans un environnement minier en se basant sur une méthode différente des méthodes traditionnelles ; l'utilisation des réseaux de neurones artificiels RBF (réseaux à fonction de base radiale). Le canal de transmission UWB est un canal à trajets multiples, surtout au cas des applications à l'intérieur. Dans notre recherche, on s'est basé sur des mesures réalisées par LR TCS dans la mine CANMET à V al d'or située à 500km au nord de Montréal, Canada. Ces mesures ont servi comme base de données pour entrainer et créer l'architecture du réseau de neurones RBF. Dans un travail antérieur, la modélisation du canal en utilisant les réseaux de neurones est réalisée, mais en utilisant les réseaux de neurones multicouches MLP (Multi Layer Perceptron), et en s'intéressant seulement à l'affaiblissement de parcours en visibilité directe (line of sight, LOS). Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à estimer l'affaiblissement du parcours1 (Path Joss) sur toute la bande UWB, et la phase du signal reçu, en considérant les deux types de trajets : en visibilité directe (LOS) et en visibilité non directe (non line of sight, NLOS). Les résultats obtenus montrent la capacité de ce type de réseau à modéliser le canal UWB dans un environnement minier avec une haute précision

Localization Context-Aware Models for Wireless Sensor Network

Wireless sensor networks (WSNs) are emerging as the key technology to support the Internet of Things (IoT) and smart objects. Small devices with low energy consumption and limited computing resources have wide use in many applications and different fields. Nodes are deployed randomly without a priori knowledge of their location. However, location context is a fundamental feature necessary to provide a context-aware framework to information gathered from sensors in many services such as intrusion detection, surveillance, geographic routing/forwarding, and coverage area management. Nevertheless, only a little number of nodes called anchors are equipped with localization components, such as Global Positioning System (GPS) chips. Worse still, when sensors are deployed in an indoor environment, GPS serves no purpose. This chapter surveys a variety of state-of-the-art existing localization techniques and compares their characteristics by detailing their applications, strengths, and challenges. The specificities and enhancements of the most popular and effective techniques are as well reported. Besides, current research directions in localization are discussed

Impact of Initialization on Gradient Descent Method in Localization Using Received Signal Strength

In this article we present a localization technique based on received signal strength (RSS) combined with the gradient descent optimization method. The goal of this article is to show the importance of gradient descent in localization domain over the trilateration technique, and that by reducing the number of needed anchor nodes. Furthermore, we demonstrate the effect of the initialization technique on the localization accuracy. Results have shown that the selection of the initialization type (4 types of initialization were tested) has an efficient impact on the accuracy of the target sensors location estimation