Contributions to cooperative localization techniques within mobile wireless bady area networks - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2013

Contributions to cooperative localization techniques within mobile wireless bady area networks

Contributions pour la localisation basée sur les réseaux corporels sans fil

Résumé

The PhD investigations aim at exploring new WBAN cooperative localization mechanisms, which could benefit jointly from on-body links, body-to-body links between distinct mobile users or off-body links with respect to the infrastructure. Following a multidisciplinary approach, we have thus addressed theoretical questions related to physical modeling or to algorithmic and cross-layer design. A few more practical aspects have also been dealt with. More specifically, based on WBAN channel measurements, single-link ranging error models are first discussed for more realistic performance assessment. Then a Constrained Distributed Weighted Multi-Dimensional Scaling (CDWMDS) positioning algorithm is put forward for relative MoCap purposes, coping with on-body nodes' asynchronism to reduce system latency and exploiting the presence of constant-length radio links for better accuracy. Subsequently we consider extending this algorithm for larger-scale asbolute MoCap applications within a 2-step localization approach that incorporates additional off-body links in a heterogeneous WBAN framework. Then, both individual and collective kinds of navigation are addressed. In both MoCap and navigation scenarios, low-complexity solutions exploiting on-body deployment diversity enable to combat error propagation and strong range biases due to body shadowing, relying on on-body nodes' dispersion or graph neighborhood to approximate the corrupted distances. Finally, experiments based on real IR-UWB radio platforms validate in part the previous proposals, while showing their practical limitations.
Dans le cadre de cette thèse, on se proposait de développer de nouveaux mécanismes de radiolocalisation, permettant de positionner les nœuds de réseaux corporels sans-fil (WBAN) mobiles, en exploitant de manière opportuniste des liens radio coopératifs bas débit à l'échelle d'un même corps (i.e. coopération intra-WBAN), entre réseaux distincts (i.e. coopération inter-WBAN), et/ou vis-à-vis de l'infrastructure environnante. Ces nouvelles fonctions coopératives présentent un intérêt pour des applications telles que la navigation de groupe ou la capture de mouvement à large échelle. Ce sujet d'étude, par essence multidisciplinaire, a permis d'aborder des questions de recherche variées, humine-biomécanique et de ayant trait à la modélisation physique (e.g. modélisation spatio-temporelle des métriques de radiolocalisation en situation de mobilité, modélisation de la mobilité groupe...), au développement d'algorithmes adaptés aux observables disponibles (e.g. algorithmes de positionnement coopératifs et distribués, sélection et ordonnancement des liens/mesures entre les nœuds...), aux mécanismes d'accès et de mise en réseau (i.e. en support aux mesures coopératives et au positionnement itératif). Les bénéfices et les limites de certaines de ces fonctions ont été en partie éprouvés expérimentalement, au moyen de plateformes radio réelles. Les différents développements réalisés tenaient compte, autant que possible, des contraintes liées aux standards de communication WBAN émergeants (e.g. Impulse Radio - Ultra Wideband (IR-UWB) IEEE 802.15.6), par exemple en termes de bande fréquentielle ou de taux d'erreur.
Fichier principal
Vignette du fichier
Thesis_JH_Corrected_Version.pdf (8.08 Mo) Télécharger le fichier
Loading...

Dates et versions

tel-00942019 , version 1 (04-02-2014)
tel-00942019 , version 2 (05-02-2014)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00942019 , version 2

Citer

Jhad Hamie. Contributions to cooperative localization techniques within mobile wireless bady area networks. Electromagnetism. Université Nice Sophia Antipolis, 2013. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00942019v2⟩
312 Consultations
1558 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More