Localisation basée sur l’apprentissage artificielle en 5G

Machine learning based localization in 5G

• Auteur / Autrice : Abdallah Sobehy
• Direction : Éric Renault, Paul Mühlethaler 19..-....
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et communication
• Date : Soutenance le 06/11/2020
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Télécom SudParis (France) - Réseaux, Systèmes, Services, Sécurité / R3S-SAMOVAR - Département Réseaux et Services Multimédia Mobiles / RS2M - Institut Polytechnique de Paris / IP Paris
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement opérateur d'inscription : Télécom SudParis (France)
• Jury : Président / Présidente : Nadjib Ait Saadi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Paul Mühlethaler 19..-...., Sidi-Mohammed Senouci, Hamida Seba Lagraa, Stéphane Maag, Oyunchimeg Shagdar
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Sidi-Mohammed Senouci, Hamida Seba Lagraa

Mots clés

Mots clés contrôlés

Technologie 5G

Localisation par satellites, Systèmes de

Apprentissage automatique

Mots clés libres

Localisation

Machine Learning

5G

Localization

Machine Learning

5G

Résumé

La localisation est le processus d'estimation de la position d'une entité dans un système de coordonnées local ou global. Les applications de localisation sont largement réparties dans des contextes différents. Dans les événements, le suivi des participants peut sauver des vies pendant des crises. Dans le domaine de la santé, les personnes âgées peuvent être suivies pour répondre à leurs besoins dans des situations critiques comme les chutes. Dans les entrepôts, les robots transférant des produits d'un endroit à un autre nécessitent une connaissance précise de ses positions, la position des produits ainsi que des autres robots. Dans un contexte industriel, la localisation est essentielle pour réaliser des processus automatisés qui sont assez flexibles pour être reconfiguré à diverses missions. La localisation est considérée comme un sujet de grand intérêt tant dans l'industrie que dans l'académie, en particulier avec l'avènement de la 5G avec son "Enhanced Mobile Broadband (eMBB)" qui devrait atteindre 10 Gbits/s, "Ultra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC)" qui est moins d'une milliseconde et "massive Machine-Type Communication (mMTC)" permettant de connecter environ 1 million d'appareils par kilomètre.Dans ce travail, nous nous concentrons sur deux principaux types de localisation; la localisation basée sur la distance entre des appareils et la localisation basée sur les empreintes digitales. Dans la localisation basée sur la distance, un réseau d'appareils avec une distance de communication maximale estime les valeurs de distances par rapport à leurs voisins. Ces distances ainsi que la connaissance des positions de quelques nœuds sont utilisées pour localiser d'autres nœuds du réseau à l'aide d'une solution basée sur la triangulation. La méthode proposée est capable de localiser environ 90% des nœuds d'un réseau avec un degré moyen de 10.Dans la localisation basée sur les empreintes digitales, les réponses des chaînes sans fil sont utilisées pour estimer la position d'un émetteur communiquant avec une antenne MIMO. Dans ce travail, nous appliquons des techniques d'apprentissage classiques (K-nearest neighbors) et des techniques d'apprentissage en profondeur (Multi-Layer Perceptron Neural Network et Convolutional Neural Networks) pour localiser un émetteur dans des contextes intérieurs et extérieurs. Notre travail a obtenu le premier prix au concours de positionnement préparé par IEEE Communication Theory Workshop parmi 8 équipes d'universités de grande réputation du monde entier en obtenant une erreur carrée moyenne de 2,3 cm.

Localization is the process of determining the position of an entity in a local or global coordinate system. The applications of localization are widely spread across different contexts. For instance, in events, tracking the participants can save lives during crises. In health-care, elderly people can be tracked to respond to their needs in critical situations like falling. In warehouses, robots transferring products from one place to another require accurate knowledge of products' positions as well as other robots. In industrial context of the factory of the future, localization is invaluable to achieve automated processes that are flexible enough to be reconfigured for various purposes. Localization is considered a topic of high interest both in the academia and industry especially with the advent of 5G. The requirements of 5G pave the way for revolutionizing localization capabilities; Enhanced Mobile Broadband (eMBB) that is expected to reach 10 Gbits/s, Ultra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC) which is less than 1 ms and massive Machine-Type Communication (mMTC) allowing to connect around 1 million devices per km.In this work, we focus on two main types of localization; range-based localization and fingerprinting based localization. In range-based localization, a network of devices with a maximum communication range estimate inter-distance values to their first-hop neighbors. These distances along with knowledge of positions of few anchor nodes are used to localize other nodes in the network using a triangulation based solution. The proposed method is capable of localizing ≈ 90% of nodes in a network with an average degree of ≈ 10.In the second contribution, wireless channel responses, aka. Channel State Information (CSI) is used to estimate the position of a transmitter communicating with a MIMO antenna. In this work, we apply classical learning techniques (K-nearest neighbors) and deep learning techniques (Multi-Layer Perceptron Neural Network and Convolutional Neural Networks) to localize a transmitter in indoor and outdoor contexts. Our work achieved the first place in the indoor positioning competition prepared by IEEE's Communication Theory Workshop among 8 teams from highly reputable universities worldwide by achieving a Mean Square Error of 2.3 cm.