Modélisation du canal de propagation pour les réseaux de capteurs sans fil proches du sol et enfouis

Propagation channel modelling for near-ground and underground wireless sensor networks

• Auteur / Autrice : Hocine Belaid
• Direction : Jean-Marc Laheurte
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Electronique, Optronique et Systèmes
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2021
• Etablissement(s) : Université Gustave Eiffel
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : ESYCOM - Electroniques, Systèmes de Communication et Microsystèmes

Mots clés

Mots clés libres

Antennes dipoles

Propagation près du sol

Internet des Objets

Réseaux de capteurs sans fils

Ondes de surface

Dipole antennas

Near-ground propagation

Internet of Things

Wireless Sensors Networks

Surface waves

Résumé

La croissance de l'internet des objets (IoT) associée au développement des nouvelles générations de réseaux de communication sans fil (massive MIMO, au-delà de la 5G, etc.) offre la possibilité d'un déploiement à grande échelle de périphériques connectés. Ces objets connectés seront capables de générer une quantité extrêmement importante de données et d'ouvrir une nouvelle ère pour le contrôle de notre environnement. Ce déploiement à grande échelle des réseaux de capteurs deviendra possible à condition de maîtriser et d'optimiser l'efficacité énergétique du réseau. Un paramètre clé pour atteindre ces objectifs est une modélisation complète et fine de la couche physique des réseaux de capteurs. Récemment, une grande attention a été portée aux réseaux de capteurs sans fil (WSN : Wireless Sensor Networks) dans lesquels les antennes sont situées près du sol ou à proximité d'une interface entre deux milieux. On peut citer les réseaux de capteurs disséminés au sol (UGS : Unattended Ground Sensors) composés de différents types de capteurs de faible consommation pour les applications militaires, les réseaux corporels embarqués sans fil (BAN : Body Area Network) à des fins médicales et multimédia. Les capteurs enfouis sans fil (WUSN : Wireless Underground Sensor Networks) permettent de surveiller différents paramètres, tels que les propriétés du sol pour les applications agricoles ou des substances toxiques à des fins environnementales. Nous pouvons citer dans cette même catégorie les capteurs implantés dans le corps pour le suivi de pathologies. Dans ce contexte, la présence du sol doit être prise en compte et un premier défi consiste à établir une nouvelle modélisation de ce canal de propagation ; sinon, l'inexactitude du modèle entraîne une estimation erronée de l'affaiblissement de trajet et donc une conception de réseau sous-optimale et un gaspillage d'énergie. Dans ce cadre, cette thèse porte sur l'optimisation des futurs réseaux de capteurs sans fil en développant des modèles de propagation en milieux complexes dédiés aux capteurs sans fil près du sol ou enfouis.

The growth of the Internet of Things (IoT) coupled with the development of new generations of wireless communication networks (massive MIMO, beyond 5G, etc.) offers the possibility of a massive deployment of connected devices. These connected objects will be able to generate an extremely large amount of data and open a new era for the control of our environment. This large-scale deployment of sensor networks will become possible as long as the energy efficiency of the network is controlled and optimized. A key parameter to achieve these goals is a complete and accurate modeling of the physical layer of sensor networks. Recently, a lot of attention has been paid to wireless sensor networks (WSNs) in which the antennas are located near the ground or near an interface between two media. Examples include Unattended Ground Sensors (UGS) composed of different types of low power sensors for military applications, Body Area Networks (BAN) for medical and multimedia purposes. Wireless Underground Sensor Networks (WUSNs) are used to monitor various parameters, such as ground properties for agricultural applications or toxic substances for environmental purposes. We can also mention in this category the sensors implanted in the body for pathology monitoring. In this context, the presence of the ground must be taken into account and a first challenge is to establish a new model of this propagation channel; otherwise, the inaccuracy of the model leads to an erroneous estimation of the path loss and thus to a sub-optimal network design and a waste of energy. In this context, this PhD focuses on the optimization of future wireless sensor networks by developing propagation models in complex environments dedicated to wireless sensors near the ground or buried.