• Langue : Français
• Discipline : Micro et Nano Technologies, Acoustique et Télécommunications
• Identifiant : 2010LIL10023
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 24/06/2010

Résumé en langue originale

La diversité spatiale nécessitant des réseaux d’antennes à l’émission et/ou à la réception, connue sous la terminologie MIMO pour « Multiple Input Multiple Output », est intégrée dans les derniers standards des réseaux sans fil et fait déjà son apparition sur le marché des téléphones portables et des stations Wi-Fi. Au delà des solutions offertes pour augmenter le débit des communications, les techniques MIMO offrent la possibilité de retrouver, à l’aide d’algorithmes de traitement du signal, quelques paramètres physiques des signaux reçus et/ou transmis. Cette propriété va être exploitée pour offrir, par exemple aux terminaux Wi-Fi, la possibilité de se localiser dans des milieux confinés où les techniques développées pour la localisation des mobiles en extérieur ne sont pas aisément transposables.La demande est très forte pour ce genre d’application, notamment dans les lieux publics tels que les gares ou zones d’échanges multimodales, puisque la technologie pourrait permettre le développement de nouveaux services en rendant le voyage « intelligent » et en proposant l’accès à une vaste gamme de services en temps réel. L’objectif général de cette thèse est donc de proposer une solution de localisation pour aider le voyageur dans ses déplacements dans une zone d’échanges ou des gares.Le procédé de localisation développé est basé sur l’utilisation des paramètres angulaires et temporels d’au moins deux trajets entre le mobile à localiser et au moins deux réseaux de récepteurs. On suppose que ces trajets ont subi au maximum une interaction avec l’environnement. L’estimation des paramètres nécessaires à la localisation est effectuée à l’aide d’algorithmes à haute résolution de problèmes inverses tels SAGE et plus récemment RIMAX. Les études paramétriques sur les performances des algorithmes ont permis de déterminer les ressources nécessaires pour l’estimation des retards et des paramètres angulaires avec des précisions compatibles avec des applications de localisation. L’algorithme de localisation a été testé et validé dans différentes configurations, en utilisant les paramètres exacts des signaux ou ceux estimés par RIMAX.

Résumé traduit

Spatial diversity exploits antenna array at the transmitter and the receiving station. The resulting technology, known as MIMO (Multiple Input Multiple Output), has already been implemented in latest generation equipments and standards like Wi-Fi 802.11n. Excepting the advantage of increased data throughput, the technology allows extracting physical parameters of the received signals via signal processing algorithms. This property can be used to develop localization applications in indoor environments.The request for such applications continued increasing in the last decade. In the public transportation systems domain, the technology allows the development of intelligent solutions giving access to a wide range of real time services. The objective of this PhD is the development of an indoor localization solution in the context of public transportation systems.The proposed localization method is based on the exploitation of time domain and angular domain parameters of 2 or more LOS or NLOS of first order paths between the mobile object being localized and 2 or more receiving stations. Both the transmitter and the emitters are equipped with antenna arrays. The estimation of the parameters exploited in the localization method is obtained through high resolution signal parameter algorithms like SAGE and RIMAX. The parametric studies on the performance of parameter estimation algorithms allowed us to set a basis for the configuration allowing us to estimate the delays and the directions of arrival and departure within the limits set by the localization application. The localization algorithm has been tested and validated in different setups using the exact parameters of the signals or the parameters estimated by SAGE and RIMAX.