Unlocking wireless sensing potential in Wi-Fi and IoT networks - Publications from users of the FIT R2lab testbed
Thèse Année : 2019

Unlocking wireless sensing potential in Wi-Fi and IoT networks

Libérer le potentiel de détection sans fil dans les réseaux Wi-Fi et IoT

Résumé

Wireless sensing has evolved since the discovery of radio wave echo detection and radar in 1886. Analyzing electromagnetic reflections from objects opened the way for a wide range of applications spanning from locating long-range targets for navigation and military to monitoring wind and precipitation for weather-forecasting to velocity detection for public safety. However, for the longest time, its usefulness was seldom for human-centric applications because of technical limitations, impracticality or costliness. Introducing wireless networks awakened a newfound interest in developing new wireless sensing services for their seamlessness and versatility. Integrating such functionalities would contribute to resolving some prominent societal issues. Localization, motion detection, and vital signs monitoring have great potential for promoting healthy aging, public safety, and retail. Contactless sensing offers an appreciable degree of freedom, enabling remote monitoring of the isolated elderly without hampering their daily lives. It could assist public safety services for crowd counting and detection of survivors inside buildings during emergencies. Retail and public facilities would benefit from passive and active localization to offer an enhanced experience to their visitors and to help their logistical efforts. This thesis addresses the problem of leveraging commercial off-the-shelf wireless networks for sensing applications: One challenge for wireless monitoring is to detect the attitude of a person accurately. While other works provide coarse-grained solutions for resolving such issues, we use MIMO radar techniques to provide an accurate orientation estimation system for Wi-Fi infrastructures. To be more precise, we analyze the phase information of signals received on the antenna array to compute the heading of a Wi-Fi terminal. A second challenge is to provide an accurate positioning system for LPWAN systems to maintain the information consistency of deployed sensors. Current solutions are complex, costly, or not energy-efficient. To address this problem, we introduce MIMO capabilities to LoRa LPWAN systems that provide accurate localization with limited startup costs. We enable the angle of arrival estimation by leveraging a second antenna on the LoRaWAN gateway. We also prove the usefulness of such information for wireless communication efficiency. A third challenge for wireless localization is the inefficiency of current model-based approaches in case of non-line-of-sight conditions and the rigidity of data-driven approaches in case of propagation environment changes. To address this challenge, we propose a new data-driven solution for passive localization to address the limitations of model-based localization techniques. To give life to such systems and provide them with a chance of impacting our everyday lives, we should promote reusability and reproducibility. For that, we focus on the challenge of reproducibility in wireless networking by surveying the current state, performing a case study, and presenting the engendered lessons.
La détection sans fil a évolué depuis la découverte de la détection radar en 1886. L’analyse des réflexions électromagnétiques d’objets a ouvert la voie à un large éventail d’applications allant de la localisation de cibles à longue distance pour la navigation civile et militaire à la surveillance du vent et des précipitations les prévisions météo à la détection de vitesse pour la sécurité routière. Cependant, pendant très longtemps, la détection sans fil a rarement été utilisée pour des applications centrées sur l’homme en raison de limitations techniques, d’impraticabilité ou de coût. L’introduction des réseaux sans fil a suscité́ un nouvel intérêt pour le développement de nouveaux services de détection sans fil en raison de leur souplesse et de leur polyvalence. L’intégration de ces fonctionnalités contribuerait à résoudre certains problèmes de société importants. La localisation, la détection de mouvements et la surveillance des signes vitaux ont un grand potentiel pour promouvoir le vieillissement en bonne santé, la sécurité publique et le commerce. La détection sans contact offre un degré de liberté appréciable, permettant de surveiller à distance les personnes âgées isolées sans entraver leur vie quotidienne. Elle pourrait aider les services de sécurité publique à dénombrer les foules et à détecter les survivants à l’intérieur des bâtiments en cas d’urgence. Les commerces de détail et les établissements publics tireraient parti d’une localisation active et passive pour offrir une expérience améliorée à leurs visiteurs et faciliter leurs efforts logistiques. Cette thèse aborde le problème de l’exploitation des réseaux sans fil commerciaux pour les applications de détection : L’un des défis de la surveillance sans fil consiste à détecter l’orientation d’une personne avec précision. Tandis que d’autres travaux fournissent des solutions à granularité grossière pour résoudre de tels problèmes, nous utilisons les techniques de radar MIMO pour fournir un système d’estimation d’orientation précis pour lesinfrastructures Wi-Fi. Plus précisément, nous analysons les informations de phase des signaux reçus sur le réseau d’antennes afin de calculer le cap d’un terminal Wi-Fi. Un deuxième défi consiste à fournir un système de positionnement précis aux systèmes LPWAN afin de maintenir la cohérence des informations des capteurs déployés. Les solutions actuelles sont complexes, coûteuses ou consomment beaucoup d’énergie. Pour résoudre ce problème, nous introduisons les fonctions MIMO dans les systèmes LoRa LPWAN afin de permettre une localisation précise avec des coûts de démarrage limités. Nous activons l’estimation de l’angle d’arrivée en utilisant une deuxième antenne sur la passerelle LoRaWAN. Nous prouvons également l’utilité de ces informations pour augmenter l’efficacité des communications sans fil. Un troisième défi pour la localisation sans fil est l’inefficacité des approches actuelles basées sur un modèle en cas de conditions de non-visibilité et la rigidité des approches basées sur les données en cas de changements d’environnement de propagation. Pour relever ce défi, nous proposons une nouvelle solution de localisation passive pilotée par les données afin de remédier aux limitations des techniques de localisation basées sur un modèle. Pour donner vie à de tels systèmes et leur donner une chance d’impact sur notre quotidien, nous devons promouvoir la réutilisabilité et la reproductibilité. Pour cela, nous essayons de relever le défi de la reproductibilité dans les réseaux sans fil enanalysant l’état actuel, en réalisant une étude de cas et en présentant les enseignements qui en découlent.
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Dates et versions

tel-02431424 , version 1 (07-01-2020)
tel-02431424 , version 2 (14-05-2020)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02431424 , version 2

Citer

Mohamed Naoufal Mahfoudi. Unlocking wireless sensing potential in Wi-Fi and IoT networks. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019), 2019. English. ⟨NNT : 2019AZUR4063⟩. ⟨tel-02431424v2⟩
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