Transcript Récupérer l`information – les réseaux de capteurs

Récupérer l’information :
les réseaux de capteurs
Laurent Clavier
TELECOM Lille
IEMN / IRCICA
Institut Mines-Télécom
Agenda
1. Le problème et la méthode
2. Le cas des pingouins
3. Les challenges
4. Conclusion / Perspectives
Institut Mines-Télécom
Agenda
1. Le problème et la méthode
2. Le cas des pingouins
3. Les challenges
4. Conclusion / Perspectives
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Institut Mines-Télécom
Les réseaux de
capteurs
Cernons le problème…
Un environnement
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Les réseaux de
capteurs
Cernons le problème…
Qu’on « instrumente »
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Les réseaux de
capteurs
Cernons le problème…
Les nœuds communiquent et rapatrient l’information…
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Les réseaux de
capteurs
Quels problèmes ?
Surveillance de sites
Stationnement
Ville intelligente
BAN
Et tellement d’autres…
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Les réseaux de
capteurs
Comment l’aborder ?
Approche générique
Approche par l’application
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 ?
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 ?
Autant de questions auxquelles il est
difficile d’apporter des réponses globales.
Et on trouve la solution
Les solutions n’abordent qu’une partie des
contraintes de durée de vie (énergie !), de
connectivité, de programmation efficace
des nœuds, …
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Les réseaux de
capteurs
Comment l’aborder ?
Approche générique
Approche par l’application
Les moins
Oui mais pourquoi vous faites çà ?
La recherche en TELECOM a-t-elle un
avenir hors de l’application ?
Peut-on réellement être générique ?
Les moins
Niches ? Où est l’intérêt économique ?
Comment faire financer ?
ou
Tout le monde le fait déjà.
Le nez dans le guidon
Les plus
Compréhension plus fondamentale des
problématiques.
Possibilité d’une vision en rupture / à long
terme
Les plus
Réponse claire à un besoin.
Solutions que l’on met en œuvre avec
un impact socio/économique.
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Les réseaux de capteurs, le M2M, l’IoT
peuvent-ils réellement être simplement
la juxtaposition d’applications et d’un
grand Cloud ?
Les réseaux de
capteurs
(Très) bref historique
Quelques dates clefs
1967 REMBASS – Remotely Monitored Battlefield Sensor System
1969 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, Barcelone
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capteurs
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1. Le problème et la méthode
2. Le cas des pingouins
3. Les challenges
4. Conclusion / Perspectives
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Les réseaux de
capteurs
Par l’application – le cas des pingouins…
Suivre / surveiller /
étudier les pingouins
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Les réseaux de
capteurs
Par l’application – instrumentés…
Réseau dense
Interférence
Routage
Multisaut
Coopération
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Les réseaux de
capteurs
Par l’application – mais ils vont à la chasse
Nouvelle topologie de
réseau
Éloignement du puits
Multisaut
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Les réseaux de
capteurs
Par l’application – réseau peu dense
Réseau peu dense
Liens directs (plus longs)
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Les réseaux de
capteurs
Par l’application – et pingouins isolés
Plus d’accès au réseau
On 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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Les réseaux de
capteurs
Conclusion de ce cas particulier
Grand nombre de topologies de réseaux rencontrées
Quantité de données à transmettre et temps pour les transmettre grandement variable
Durée de vie des nœuds de plusieurs années (énergie)
Énergie
Veille / réveil / hardware / software embarqué
Adaptabilité à l’environnement
Couche PHY / Couche MAC / Routage / software
Robustesse
Car 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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capteurs
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1. Le problème et la méthode
2. Le cas des pingouins
3. Les challenges
4. Conclusion / Perspectives
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Les réseaux de
capteurs
Challenges
Communications très basse
consommation et sans fin
Très petit
Petit
Récupérer (énergie/information)
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Grand
…
stocker
Très grand
…
Les réseaux de
capteurs
communiquer
Challenges
Le nœud
Énergies renouvelables, circuits.
Packaging, miniaturisation
Analogique/numérique
Traitements
Énergie
Mémoire
Capteur
Récupération
Stockage
Transmission
100nm
Nanotechnologies
Intégrations
Composants
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Les réseaux de
capteurs
Challenges
Le lien
Transmission point à point
On sait faire !
Énergie
Traitements
Capteur
Transmission
Traitements
Transmission
Le nœud
C. Berrou, A. Glavieux (1993)
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Les réseaux de
capteurs
Énergie
Mémoire
Mémoire
Capteur
Challenges
Le lien (2)
Interférence - Coopération
Interférence
On ne sait plus trop faire !
Communications coopératives
Un (petit) réseau
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Les réseaux de
capteurs
Le système (le réseau)
Challenges
MAC
Modélisation de l’environnement
Routage - Sécurité
On ne sait plus bien faire faire !
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Les réseaux de
capteurs
Le milieu
Challenges
Ensemble de réseaux (hétérogénéité)
Vraiment plus
Interférences – Réseaux ‘intelligence
Vue macroscopique
On ne sait plus du tout faire faire !
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Les réseaux de
capteurs
Nous : théorie et environnement expérimental
Mesure de la consommation
temps réel et par instruction
Fiabilité (canal,
interférence,
coopération)
Récupération d’énergie,
stockage
Énergie
Capteurs DSP
Traitement du
signal, MAC
RF
Mémoire
Déploiement
large échelle
Front-ends RF
Simulation de l’environment – Modèles impulsifs (a-stable)
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Les réseaux de
capteurs
Nous : théorie et environnement expérimental
Mesure de la consommation
temps
réel et des
par instruction
Gestion
sources
d’énergie
Récupération
Batteries
Récupération
d’énergie,
Super-capas
stockage
(nano technologies)
Modélisation
du(canal,
canal ULB,
Fiabilité
interférence,
Modélisation
de l’interférence
coopération)
Processus
alpha-stable
Énergie
Capteurs DSP
Traitement du
signal, MAC
RF
MAC
Mémoire
Déploiement
large échelle
Règles de décisions
Récepteurs « universel »
Circuits ultra basse consommation
Front-ends
60 GHZ, 140
GHz RF
Simulation de l’environment – Modèles impulsifs (a-stable)
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Les réseaux de
capteurs
Agenda
1. Le problème et la méthode
2. Le cas des pingouins
3. Les challenges
4. Conclusion / Perspectives
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Les réseaux de
capteurs
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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Les réseaux de
capteurs
Challenges
Communications très
basse consommation et
sans fin
Pollution (ondes, produits toxiques…)
METTRE
Processus de fabrication.
Capteurs communicant intégrés
Énergie
Information
Environnement
Personnes
PRENDRE
Capteurs
Récupération d’énergie
Stockage
Apprendre
Échanger
Enseigner
INTERAGIR
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Les réseaux de
capteurs
Merci de votre attention
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Les réseaux de
capteurs
Modeling channel and interference
Statistical models
Radio channel
Multiple access interference
Interference
Thermal noise
Amplitude
6
Amplitude
Amplitude
Channel impulse response
3
0
Time
Usual properties (WSSUS) not
verified in UWB, 60 GHz channel
Time
Time
Rare but strong events are the ones
that are important (impulsive noises)
We need to be able to represent highly variable events.
Our proposed solution are based on a-stable distributions.
Azzaoui N., Clavier L., IEEE Trans. Comm., May 2010
El Ghannudi H. et al., IEEE Trans. Commun., June 2010
Institut Mines-Télécom
Signal processing, a solution to:
Modeling channel and interference
Reduce the energy necessary for communication in sensor networks.
Cooperation / Channel coding
Impact on multi-hops and
cooperation
Modify the decoding strategy (decision,
Turbo-codes, LDPC)
a=0.8 case (very impulsive situation)
BER
10-1
g=3, lrelay=5,
lreceiver=100,
BER
10-1
10-2
2
hops
10-3
10-4
0
Single hop
10-3
conventional
10-5
Optimal
10
20
30 Eb/N0
Jiejia Chen et al., Electronics Letters, Aug. 2010.
Institut Mines-Télécom
p=0.4
p=0.6
p=2.0
Huber
2
3
4 1/g
Wei Gu et al. IEEE Com. Letters, Feb. 2012.