Compressed RF tomography: centralized and decentralized approaches

Abstract

Radio Frequency (RF) tomography refers to the process of inferring information about the contents of an environment via capturing and analyzing transmitted RF signals. Received Signal Strength (RSS) measurements acquired by the sensor nodes are analyzed to determine the location of certain obstructions in the environment. Therefore, a wireless sensor network can employ RF tomography for surveillance and monitoring in a environment. In this thesis, we introduce Compressed RF Tomography for monitoring via wireless sensor nodes, which requires fewer RSS measurements than non-compressed RF tomography, allowing for an extended network lifetime. Compressed sensing is a recent field of research that has captured considerable attention in engineering due to its efficiency in signal sampling. Combined with RF tomography, it introduces a new approach to monitoring in wireless sensor networks. Our main contributions in this work include employing compressive sensing techniques in RF tomographic imaging, and demonstrating their capabilities in centralized and decentralized processing schemes. We present an approach that uses battery power more efficiently and performs better when only few sensors are available. Moreover, we introduce decentralized schemes for in-network data analysis. This allows sensors to cooperatively monitor the environment without the need for a fusion center. Simulations throughout the thesis illustrate the performance of our approach under different situations. Real sensor network data is also used to compare our approaches with the existing approach.La tomographie par radio-fréquence (RF) se réfère au processus de déduire des informations sur le contenu d'un environnement via la conquête et l'analyse de signaux de la radio-fréquence transmise. La force du signal reçu mesurée acquises par les noeuds de capteur est analysée pour déterminer l'emplacement de certaines obstructions dans l'environnement. Donc, un réseau de capteur sans fil peut employer la tomographie par radio-fréquence pour la surveillance et le contrôle dans un environnement. Dans cette thèse, nous présentons la tomographie par radio-fréquence compressé pour contrôler via des noeuds de capteur sans fil, qui exigent moins de force du signal reçu que des mesures que la tomographie par radio-fréquence non-compressée, tenant compte d'une durée de fonctionnement de réseau étendue. La notion d'Acquisition Comprimée est un domaine récent de la recherche qui a capté une attention considérable dans l'ingénierie en raison de son efficacité dans l'échantillonnage de signal. Combiné avec la tomographie par radio-fréquence, il présente une nouvelle approche au contrôle dans des réseaux de capteur sans fil. Nos contributions principales dans ce travail incluent des techniques de notions compressives employées dans les images de tomographie par radio-fréquence, démontrant leurs capacités dans des arrangements centralisés. Nous présentons une approche qui utilise le pouvoir d'une batterie plus efficace et opère mieux alors que seulement peu de capteurs sont requis. De plus, nous présentons des arrangements décentralisés pour l'analyse de données en réseau. Cela permet aux capteurs de coopérativement contrôler l'environnement sans le besoin d'un centre de fusion. Les simulations dans la thèse illustrent la performance de notre approche dans différentes situations. Des données de réseau de capteurs réels ont été aussi utilisées pour comparer