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Analyse de LoRa indoor pour la transmission de données et le positionnement
LoRa est une nouvelle technologie pour les réseaux sans fils, utilisée essentiellement pour l'Internet des objets. Elle est actuellement utilisée en outdoor, pour la connexion d'objets communicants via Internet. Cependant, les premières mesures du comportement de LoRa en indoor sont prometteuses.
Dans ce projet, nous utilisons cette nouvelle technologie pour développer une méthode de positionnement à l'intérieur d'un bâtiment comme celui de la HEIG-VD.
L'objectif de ce projet est d'analyser le comportement de LoRa, comme une technologie d'IOT, à l'intérieur d'un bâtiment. Le projet se concentre notamment sur deux aspects, l'analyse de la qualité de transmission en indoor ainsi que la possibilité d'utiliser LoRa pour le positionnement indoor.
Le projet a été réalisé sur plusieurs étapes. Tout d'abord, un réseau LoRa a été déployé dans le bâtiment de l'école, en utilisant des gateways LoRaWAN. Ensuite, une compagne de mesures de couverture a été effectuée. Les résultats sont visibles graphiquement depuis une page WEB montrant les différents étages du bâtiment, les points de mesures ainsi que la qualité du signal. Enfin, une méthode de positionnement indoor a été développée, en se basant sur le fingerprinting.
En ce qui concerne le développement de l'algorithme de positionnement, l'utilisation de les mesures de RSSI d'une gateways isolée ne peut pas aboutir à un résultat satisfaisant. Pour cette raison, la comparaison des différentes gateways était un facteur important dans le développement de l'algorithme. Les résultats obtenus sont prometteurs. En effet, en cherchant une position inconnue, plusieurs candidats se présentent dont un seul qui correspond à la position la plus proche. Cependant, vu que l'algorithme est basé sur la méthode de fingerprinting, il est impossible de couvrir tous les points d'un espace contenant une infinité de points de mesures possibles. Ceci est l'un des principaux inconvénients de cette méthode.
L'algorithme de positionnement est basé sur le calcul de "distances" en termes de valeurs RSSI entre un point connu et un point inconnu, tout en tenant compte d'autres paramètres comme les gateways. Il a été conçu pour être restrictif. Il permet de trouver un point inconnu dans une liste de plusieurs points, plus ou moins proche. Ceci est un bon début pour le futur de positionnement avec LoRa. Une amélioration de l'algorithme peut éliminer plus de points et restreindre le rayon de précision.
Pour conclure, les résultats du projet sont un bon départ. Cette méthodologie permettra le positionnement indoor mais avec une précision faible, avec une possibilité d'amélioration. Cependant, l'utilisation du fingerprinting pour des grands bâtiments est un consommateur de temps. La création de la base de données peut durer quelques semaines voire quelques mois si plusieurs scenarios sont pris en considération.
Etudiant(s): Yosra Harbaoui
Année: 2019
Département: TIC
Filière: Télécommunications avec orientation en Réseaux et Services
Type de formation: Plein temps