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Récupérer l’information : les réseaux de capteurs

Récupérer l’information : les réseaux de capteurs. Laurent Clavier TELECOM Lille IEMN / IRCICA. Agenda. Le problème et la méthode Le cas des pingouins Les challenges Conclusion / Perspectives. Agenda. Le problème et la méthode Le cas des pingouins Les challenges

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Récupérer l’information : les réseaux de capteurs

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Presentation Transcript

  1. Récupérer l’information : les réseaux de capteurs Laurent Clavier TELECOM Lille IEMN / IRCICA

  2. Agenda • Le problème et la méthode • Le cas des pingouins • Les challenges • Conclusion / Perspectives

  3. Agenda • Le problème et la méthode • Le cas des pingouins • Les challenges • Conclusion / Perspectives 3/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  4. Cernons le problème… Un environnement 4/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  5. Cernons le problème… Qu’on « instrumente » 5/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  6. Cernons le problème… Les nœuds communiquent et rapatrient l’information… 6/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  7. Quels problèmes ? Surveillance de sites Stationnement Ville intelligente BAN Et tellement d’autres… 7/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  8. Comment l’aborder ? • Approche générique • 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 ? • Autant de questions auxquelles il est difficile d’apporter des réponses globales. • Les solutions n’abordent qu’une partie des contraintes de durée de vie (énergie !), de connectivité, de programmation efficace des nœuds, … • Approche par l’application • 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 ? • Et on trouve la solution 8/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  9. Comment l’aborder ? Approche générique 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 plus Compréhension plus fondamentale des problématiques. Possibilité d’une vision en rupture / à long terme Approche par l’application 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 Réponse claire à un besoin. Solutions que l’on met en œuvre avec un impact socio/économique. Les réseaux de capteurs, le M2M, l’IoT peuvent-ils réellement être simplement la juxtaposition d’applications et d’un grand Cloud ? 9/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  10. (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 10/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  11. Agenda • Le problème et la méthode • Le cas des pingouins • Les challenges • Conclusion / Perspectives 11/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  12. Par l’application – le cas des pingouins… Suivre / surveiller / étudier les pingouins 12/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  13. Par l’application – instrumentés… Réseau dense Interférence Routage Multisaut Coopération 13/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  14. Par l’application – mais ils vont à la chasse Nouvelle topologie de réseau Éloignement du puits Multisaut 14/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  15. Par l’application – réseau peu dense Réseau peu dense Liens directs (plus longs) 15/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  16. 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 ?) 16/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  17. 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…) 17/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  18. Agenda • Le problème et la méthode • Le cas des pingouins • Les challenges • Conclusion / Perspectives 18/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  19. Challenges Communications très basse consommation et sans fin Très petit Petit Grand Très grand Récupérer (énergie/information) … stocker … communiquer 19/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  20. Challenges Capteur Traite- ments Mémoire Énergie Trans- mission 100nm Le nœud Énergies renouvelables, circuits. Packaging, miniaturisation Analogique/numérique Récupération Stockage Nanotechnologies Intégrations Composants 20/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  21. Challenges Capteur Capteur Traite- ments Traite- ments Mémoire Mémoire Énergie Énergie Trans- mission Trans- mission Le lien Transmission point à point On sait faire ! Le nœud C. Berrou, A. Glavieux (1993) 21/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  22. Challenges Interférence Communications coopératives Le lien (2) Interférence - Coopération On ne sait plus trop faire ! Un (petit) réseau 22/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  23. Challenges Le système (le réseau) MAC Modélisation de l’environnement Routage - Sécurité On ne sait plus bien faire faire ! 23/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  24. Challenges Le milieu Ensemble de réseaux (hétérogénéité) Interférences – Réseaux ‘intelligence Vue macroscopique Vraiment plus On ne sait plus du tout faire faire ! 24/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  25. Nous : théorie et environnement expérimental Énergie DSP Capteurs RF Mémoire Mesure de la consommation temps réel et par instruction Fiabilité (canal, interférence, coopération) Récupération d’énergie, stockage Traitement du signal, MAC Déploiement large échelle Front-ends RF Simulation de l’environment – Modèles impulsifs (a-stable) 25/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  26. Nous : théorie et environnement expérimental Énergie DSP Capteurs RF Mémoire Mesure de la consommation temps réel et par instruction Gestion des sources d’énergie Modélisation du canal ULB, Modélisation de l’interférence Processus alpha-stable Récupération Batteries Super-capas (nano technologies) Fiabilité (canal, interférence, coopération) Récupération d’énergie, stockage MAC Traitement du signal, MAC Déploiement large échelle Règles de décisions Récepteurs « universel » Circuits ultra basse consommation 60 GHZ, 140 GHz Front-ends RF Simulation de l’environment – Modèles impulsifs (a-stable) 26/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  27. Agenda • Le problème et la méthode • Le cas des pingouins • Les challenges • Conclusion / Perspectives 27/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  28. 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…) 28/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  29. 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 29/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  30. Merci de votre attention 30/30 12/09/2014 Les réseaux de capteurs

  31. Modeling channel and interference 6 Interference Thermal noise Channel impulse response 3 0 Amplitude Amplitude Amplitude Time Time Time Statistical models Radio channel Multiple access interference Usual properties (WSSUS) not verified in UWB, 60 GHz channel 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

  32. Modeling channel and interference Signal processing, a solution to: p=0.4 p=0.6 p=2.0 Huber a=0.8 case (very impulsive situation) BER BER 10-1 g=3, lrelay=5, lreceiver=100, 10-1 10-3 10-2 2 hops Single hop 10-5 10-3 conventional 2 3 4 1/g Optimal 10-4 0 10 20 30 Eb/N0 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) Jiejia Chen et al., Electronics Letters, Aug. 2010. Wei Gu et al.IEEE Com. Letters, Feb. 2012.

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