Purposely exploiting the channel in IoT : enhancement of localization and spectrum allocation in LPWAN

Exploitation ciblée du canal dans l’IoT : amélioration de la localisation et de l’allocation du spectre dans les réseaux LPWAN

• Auteur / Autrice : Ahmed Abdelghany
• Direction : Bernard Uguen
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Télécommunications
• Date : Soutenance le 08/12/2021
• Etablissement(s) : Rennes 1
• 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 : Emmanuel Boutillon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Benoît Denis, Dominique Lemur
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent Clavier, Claire Goursaud-Brugeaud

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage automatique

Internet des objets

Mots clés libres

IoT

Localisation

PDR

ESP

Apprentissage automatique

Allocation de spectre

IoT

Localization

PDE

ESP

Machine Learning

Spectrum Allocation

Résumé

L'objectif principal de ce travail est d'améliorer diverses fonctions LPWAN, en exploitant la connaissance des propriétés de propagation du canal sans fil. Tout d'abord, les techniques de localisation (sans GPS) sont étudiées, puis améliorées en proposant une technique TDoA paramétrique originale. Dans ce contexte, des techniques de prétraitement des observables spécifiques à la technique TDoA sont proposées. En utilisant un simulateur spécifique implémenté dans le cadre de la thèse, les résultats montrent que les approches proposées sont plus efficaces que la technique TDoA classique. D'autre part, l'utilisation du CSI pour la localisation est préconisée, la thèse étudie sa variabilité spatiale et temporelle. A travers une campagne de mesure, la fiabilité de l'utilisation du ESP en substitution du RSSI est affirmée par sa portée accrue. A ce stade, le LoRaWAN PDR est modélisé en fonction du ESP. Ensuite, le travail est orienté vers l'amélioration du PDR}en proposant des algorithmes d'allocation de spectre qui exploitent la dépendance en fréquence du PDR. Ainsi, deux politiques décentralisées sont proposées pour apprendre un schéma d'allocation de fréquence approprié basé sur le ESP comme information sur la qualité du canal. Expérimentalement, les algorithmes proposés sont plus performants que la politique conventionnelle UCB avec moins de perte de paquets à la fin du processus.

The main objective of this work is to improve various LPWAN functions, by exploiting the knowledge of the propagation properties of the wireless channel. First, localization techniques (without GPS) are studied and then enhanced by proposing an original parametric TDoA technique. In this context, preprocessing techniques for observables specific to the TDoA technique are proposed. Using a specific simulator implemented in the framework of the thesis, the results show that the proposed approaches are more efficient than the classical TDoA technique. On the other hand, the use of CSI for localization is advocated, the thesis studies its spatial and temporal variability. Through a measurement campaign, the reliability of the use of ESP in substitution of RSSI is affirmed by its increased range. At this stage, the LoRaWAN PDR is modeled according to the ESP. Then, the work is oriented towards the improvement of the PDR by proposing spectrum allocation algorithms that exploit the frequency dependency of the PDR. Thus, two decentralized policies are proposed to learn an appropriate frequency allocation scheme based on the ESP as channel quality information. Experimentally, these proposed algorithms outperform the conventional UCB policy with less packet loss at the end of the process.