Radiolocalisation en milieu interne dynamiqueavec la technique d'empreinte digitale et les réseaux ANN

Ce travail de recherche presente une nouvelle approche qui vise a faire de la radiolocalisation dans un environnement interne variable dans le temps ou dynamique, en utilisant une technique basee sur l'extraction des signatures de la reponse impulsionnelle du canal (CIR). Cette derniere est generee par une simulation de l'environnement, en utilisant un logiciel predefini, en fonction de la position de l'usager. Un reseau de neurones artificiels (ANN) est utilise comme algorithme de jumelage. La technique basee sur les signatures utilisee donne de meilleurs resultats dans un canal de propagation statique. Mais en realite, le canal de propagation est dynamique, et par consequent, cette technique souffre d'une degradation de la precision et affecte la performance du systeme de localisation. Dans ce projet, on a essaye de limiter cette degradation et se rapprocher davantage de la localisation reelle, en prenant en consideration l'effet du dynamisme du canal sur les parametres de localisation. On a defini, a cette fin, un logiciel qui sera capable de simuler un environnement interne et donner la reponse impulsionnelle du canal sans fil. On a identifie, aussi, l'etat dynamique comme une representation de N etats statiques. Le logiciel predefini generera la reponse impulsionnelle du canal en fonction de l'emplacement de l'usager dans ces N etats statiques, representant les differentes situations du canal de propagation. Par la suite, des parametres pertinents sont extraits de l'ensemble des CIRs obtenus, afin de construire la base des signatures, qui sera utilisee avec des algorithmes existants pour localiser un usager dans un canal variable dans le temps. Les resultats obtenus montrent une efficacite remarquable et permet d'avoir une precision de localisation presque identique a celle obtenue dans un canal statique. This study introduces a new approach to the radiolocation in an internal time-varying or dynamic environment, using a technique based on the extraction of signatures from the channel impulse response (CIR). This latter is generated by a simulation of the environment, using a pre-defined software, depending on the position of the user. An artificial neural network (ANN) is used as a matching algorithm. The technique based on the signatures used gives the best results in a static propagation channel, but in fact, the propagation channel is dynamic. Therefore, this technique suffers from accuracy degradation and affects the localization system performance. In this project, we try to limit this degradation and get closer to actuallocalizing, by taking into account the effect of dynamic channel on the location parameters. We define, for this purpose, a pro gram that will be capable of simulating the internal environment and give the impulse response of wireless channel. We identify here the dynamic state as a representation of N static states. The software will generate the predefined channel impulse response as a function of the location of the user in these N static states, representing different situations of the propagation channel. Then, the relevant parameters are extracted from all CIRs obtained in order to build the signature database, which in turns will be used with existing algorithms to localize a user in a time-varying channel. Results show remarkable effectiveness and provide location accuracy almost identical to that obtained in a static channel.