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Institut Mines-Télécom

Récupérer l’information : les réseaux de capteurs

Laurent ClavierTELECOM LilleIEMN / IRCICA


Agenda

1. Le problème et la méthode2. Le cas des pingouins3. Les challenges4. Conclusion / Perspectives


Agenda

Les réseaux de capteurs

04/24/233/30



Cernons le problème…

Un environnement


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Qu’on « instrumente »


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Les nœuds communiquent et rapatrient l’information…


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Quels problèmes ?Surveillance de sites

Stationnement

Ville intelligente

BAN

Et tellement d’autres…


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Comment l’aborder ?Approche générique

De la théorie aux expériences• Peut-on trouver des solutions universelles ?• Comment gérer l’adaptabilité ?• Peut-on faire évoluer les fonctionnalités des nœuds ?• Quelles puissances de traitement ? Distribué ou centralisé ?

Autant de questions auxquelles il est difficile d’apporter des réponses globales.

Les solutions n’abordent qu’une partie des contraintes de durée de vie (énergie !), de connectivité, de programmation efficace des nœuds, …

Approche par l’application

On établit le cahier des charges• Mobilité ou non• Contraintes énergétiques, durée de vie• Contrainte de taille• Nombre de nœuds• Densité, étendue géographique• Nature des informations, quantité et fréquence des remontées ?

Et on trouve la solution


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Comment l’aborder ?Approche générique

Les moinsOui mais pourquoi vous faites çà ?La recherche en TELECOM a-t-elle un avenir hors de l’application ?Peut-on réellement être générique ?

Les plusCompréhension plus fondamentale des problématiques.Possibilité d’une vision en rupture / à long terme

Approche par l’application

Les moinsNiches ? Où est l’intérêt économique ? Comment faire financer ?

ouTout le monde le fait déjà.Le nez dans le guidon

Les plusRéponse claire à un besoin.Solutions que l’on met en œuvre avec un impact socio/économique.

Les réseaux de capteurs, le M2M, l’IoT peuvent-ils réellement être simplement la juxtaposition d’applications et d’un grand Cloud ?


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(Très) bref historiqueQuelques dates clefs1967 REMBASS – Remotely Monitored Battlefield Sensor System1969 Igloo White

…. Les premiers projets se développent (ex: 1994 Low power Wireless Integrated Microsensors UCLA)

1994 Smart DUST, UCB, Kris Pister…. Demos, premières entreprises, premiers standards

2006 Zigbee standards (2ème version)…. Standards, développements industriels, passage à grande échelle, IEEE 802.15.4 se développe…

Emprunté à Mischa Dohler, Jesùs Alonzo-Zaràte, CTTC, BarceloneLes réseaux de capteurs

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Agenda



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Par l’application – le cas des pingouins…

Suivre / surveiller / étudier les pingouins


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Par l’application – instrumentés…

Réseau denseInterférenceRoutageMultisautCoopération


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Par l’application – mais ils vont à la chasse

Nouvelle topologie de réseauÉloignement du puitsMultisaut


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Par l’application – réseau peu dense

Réseau peu denseLiens directs (plus longs)


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Par l’application – et pingouins isolés

Plus d’accès au réseauOn se contente de stocker (veille, réveil des nœuds)

Si l’un ne revient pas on perd toutes ses données ? Communication nœud à nœud (comment ?)


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Conclusion de ce cas particulierGrand nombre de topologies de réseaux rencontréesQuantité de données à transmettre et temps pour les transmettre grandement variableDurée de vie des nœuds de plusieurs années (énergie)

ÉnergieVeille / réveil / hardware / software embarqué

Adaptabilité à l’environnementCouche PHY / Couche MAC / Routage / software

RobustesseCar si les nœuds ne remplissent pas leur fonction, tout çà ne sert à rien

… et je ne parle pas des contraintes d’intégration / de longévité / de robustesse des produits (froid, humidité, résistance aux frottements, poids pour ne pas pénaliser l’animal…)


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Agenda



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Challenges

PetitTrès petit Très grandGrand

Communications très basse consommation et sans fin

Récupérer (énergie/information) … stocker … communiquer


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Challenges Le nœud

Énergies renouvelables, circuits.Packaging, miniaturisation

Analogique/numérique

NanotechnologiesIntégrationsComposants

Récupération Stockage

100nm

Mém

oire

Énergie

Capteur

Traite-ments

Trans-mission


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ChallengesM

émoi

re

Énergie

Capteur

Traite-ments

Trans-mission

Le nœud

Mém

oire

Énergie

Capteur

Traite-ments

Trans-mission

C. Berrou, A. Glavieux (1993)

On sait faire !

Le lienTransmission point à point


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Challenges

Interférence

Un (petit) réseau

Communications coopératives

On ne sait plus trop faire !

Le lien (2)Interférence - Coopération


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Challenges

On ne sait plus bien faire faire !

Le système (le réseau)MAC

Modélisation de l’environnementRoutage - Sécurité


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ChallengesVraiment plus

On ne sait plus du tout faire faire !

Le milieuEnsemble de réseaux (hétérogénéité)Interférences – Réseaux ‘intelligence

Vue macroscopique


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Simulation de l’environment – Modèles impulsifs (-stable)

DSP RFCapteurs

Énergie

Mémoire

Mesure de la consommation temps réel et par instruction

Récupération d’énergie, stockage

Traitement du signal, MAC

Front-ends RF

Déploiement large échelle

Fiabilité (canal, interférence, coopération)

Nous : théorie et environnement expérimental


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Simulation de l’environment – Modèles impulsifs (-stable)

DSP RFCapteurs

Énergie

Mémoire

Mesure de la consommation temps réel et par instruction

Récupération d’énergie, stockage

Traitement du signal, MAC

Front-ends RF

Déploiement large échelle

Fiabilité (canal, interférence, coopération)

RécupérationBatteries

Super-capas(nano technologies)

Modélisation du canal ULB,Modélisation de l’interférence

Processus alpha-stable

MAC

Règles de décisionsRécepteurs « universel »

Circuits ultra basse consommation60 GHZ, 140 GHz

Gestion des sources d’énergie

Nous : théorie et environnement expérimental


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Agenda



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Conclusion et perspectives

Les réseaux de capteurs existent et des solutions commerciales sont disponibles.

MAIS

Nombreux challenges ne sont pas résolus que l’on peut résumer en deux termes :- Énergie

- Adaptabilité

Les solutions DOIVENT être globales (de la batterie au réseau).Les projets interdisciplinaires.

(mais générique ou tournés vers des applications spécifiques ? Les deux seraient bien…)


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Challenges

EnvironnementPersonnesPRENDRE

Pollution (ondes, produits toxiques…)

METTRE

INTERAGIR

Processus de fabrication.Capteurs communicant intégrésÉnergie

Information

Apprendre Échanger Enseigner

CapteursRécupération d’énergie

Stockage

Communications très basse consommation et

sans fin


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Merci de votre attention


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Time

Am

plitu

de

Interference

Time

Am

plitu

de

Thermal noise

Statistical models

Radio channel Multiple access interference

We need to be able to represent highly variable events.Our proposed solution are based on a-stable distributions.

0

3

6Channel impulse response

Time

Am

plitu

de

Usual properties (WSSUS) not verified in UWB, 60 GHz channel

Rare but strong events are the ones that are important (impulsive noises)

Azzaoui N., Clavier L., IEEE Trans. Comm., May 2010El Ghannudi H. et al., IEEE Trans. Commun., June 2010

Modeling channel and interference


Modify the decoding strategy (decision, Turbo-codes, LDPC)

2 3 4

10-5

10-3

10-1

1/

=0.8 case (very impulsive situation)

p=0.4p=0.6p=2.0Huber

BER

Impact on multi-hops and cooperation

0 10 20 30

=3, relay=5, receiver=100,

Eb/N0

10-4

10-3

10-2

10-1

BER

Single hop

conventional

Optimal

2 hops

Reduce the energy necessary for communication in sensor networks. Cooperation / Channel coding

Signal processing, a solution to:

Wei Gu et al. IEEE Com. Letters, Feb. 2012. Jiejia Chen et al., Electronics Letters, Aug. 2010.

Modeling channel and interference