Thèse soutenue

Numérisation, compression et reconstruction d'un trafic radio large échelle pour l'internet des objets

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Auteur / Autrice : Esteban Selva
Direction : Yves LouëtApostolos Kountouris
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Télécommunications (STIC)
Date : Soutenance le 10/06/2021
Etablissement(s) : CentraleSupélec
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'Électronique et de Télécommunications (Rennes)
Jury : Président / Présidente : Benoît Geller
Examinateurs / Examinatrices : Claire Goursaud, Damien Roque, Laurent Ros
Rapporteurs / Rapporteuses : Claire Goursaud, Damien Roque

Résumé

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La multiplication des cas d’utilisation dans le cadre de l’Internet des Objets appelle au développement de nouveaux protocoles de télécommunications et de nouvelles modulations. Cependant, la nécessité de déployer une infrastructure dédiée à la collecte et au traitement des données envoyées par les appareils connectés peut freiner le développement de nouveaux standards de télécommunications. Dans cette thèse, nous proposons et étudions une infrastructure ne dépendant pas de la technologie de communication choisie, dont le but est de collecter et traiter les données émises par des appareils connectés déployés sur le terrain. Comme les communications des appareils connectés peuvent être sporadiques, notamment dans le cas des réseaux de capteurs, nous considérons que les signaux reçus par les points d’accès de l’infrastructure sont parcimonieux en temps et/ou en fréquence. Sous cette condition, le cadre de l’Echantillonnage Comprimé (EC) offre la possibilité d’abaisser le taux d’échantillonnage, par rapport au taux d’échantillonnage de Nyquist standard. Pour cela, notre infrastructure proposée de collecte de données s’appuie sur l’Echantillonneur Multi-Taux (EMT), un schéma d’échantillonnage fondé sur l’EC qui permet la réduction du taux d’échantillonnage et la relaxation de contraintes matérielles liées à l’échantillonnage à haute fréquence. Dans cette thèse, nous proposons une analyse poussée afin de dimensionner de manière adéquate une infrastructure fondée sur l’EMT. Parmi les résultats majeurs se trouvent le paramétrage, à l’aide de nombres premiers entre eux, des taux d’échantillonnage de l’EMT, l’estimation de la variance du bruit et du support spectral fréquentiel pour des signaux parcimonieux en fréquence, et une analyse complète des performances de l’EMT en fonction de plusieurs paramètres (nombre d’échantillonneurs, niveau de parcimonie du signal, taux d’erreur binaire, et autres).