Étude de la gestion de l’autonomie en énergie d’objets communicants sans fil

L’histoire des réseaux de capteurs remonte au début des années 80, lorsque l’agence DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) lança le projet Distributed Sensor Networks (DSN). A cette époque ARPANET, le prédécesseur d’internet était composé d’environ 200 ordinateurs et le premier ordinateur personnel de succès, l’APPLE 2, avait été introduit sur le marché depuis seulement trois ans. Le projet DSN avait pour objectif de construire un réseau composé de noeuds qui devaient fonctionner de façon autonome et collaborative. C’était un projet ambitieux pour l’époque, car les unités de calcul étaient principalement des ordinateurs comme le PDP-11 et le VAX et les communications ne dépassaient pas 9600 baud/s. Même si la technologie n’était pas encore au point cela permit de montrer l’intérêt de ce type de réseau et de nombreux projets se succédèrent, notamment dans le domaine militaire.

Grâce aux avancées accomplies par l’industrie microélectronique, on a aujourd’hui à notre disposition des circuits intégrés qui nous permettent de construire des systèmes à faible coût et à faible consommation composés de capteurs, de microprocesseurs et d’unités de communication radio. Cela a permis de transformer l’idée d’origine de réseaux de capteurs en réseaux de capteurs sans fil. Les réseaux de capteurs sans fil sont constitués de noeuds de petite taille équipés d’une unité de calcul, d’un ou plusieurs capteurs qui leur permettent de mesurer des grandeurs physiques et d’une unité de communication sans fil qui rend possible la communication entre les noeuds.

Afin de supporter l’évolution de cette technologie, l’IEEE (Institut des ingénieurs électriciens et électroniciens) a défini le standard de communication IEEE 802.15.4 conçu pour des réseaux sans fil personnels appelés WPAN (Wireless Personal Area Network) et ayant une portée de quelques mètres. Le marché des réseaux WPAN est en plein essor. Les technologies WPAN sont intégrées dans de plus en plus de systèmes, téléphones mobiles, périphériques d’ordinateur, électronique grand public, électronique embarquée (dans l’automobile par exemple) et les systèmes électroniques pour les maisons intelligentes. La Figure 1.1 montre le chiffre annuel de produits électroniques possédant un chipset Bluetooth. Si au début des années 2000 il n’y avait que quelques centaines de milliers d’utilisateurs de cette technologie, on prévoit qu’en 2012 seront vendus plus de 2.5 milliards d’équipements électroniques utilisant un chipset Bluetooth.

La consommation, le stockage et la récupération d’énergie

La consommation d’énergie est en général le paramètre à optimiser à tous les niveaux de la conception d’un noeud de réseau de capteurs sans fils car ces dispositifs sont généralement alimentés par des batteries de petite taille. En outre, les noeuds sont souvent dispersés dans des endroits difficilement accessibles, ce qui rend le remplacement des batteries très compliqué, voire impossible. La durée de vie d’un noeud de réseau de capteurs sans fil (WSN) est donc avant tout limitée par la capacité de la batterie et la quantité activité liée au type d’application. Des travaux publiés récemment montrent que la durée de vie d’un réseau de capteurs pour le monitoring d’infrastructures (ponts, bâtiments, etc.) est de quelques jours (2). Ceci est un exemple d’application très gourmande en énergie car les données doivent être mesurées à une fréquence relativement élevée pour que les défauts structurels puissent être détectés. Pour d’autre types d’applications où les échantillons sont collectés à une fréquence plus faible (par exemple le monitoring de la température dans un bâtiment) la durée de vie peut être de l’ordre de plusieurs mois ou années.

Pour prolonger l’autonomie d’un noeud au delà de la limite fixée par la capacité de la batterie il est nécessaire d’utiliser un système permettant de récupérer une partie de l’énergie disponible dans l’environnement. Grâce aux avancées technologiques dans la miniaturisation des systèmes de récupération d’énergie, il est aujourd’hui possible d’intégrer ce type d’élément dans un noeud de réseau de capteurs, ce qui permet de repousser la limite de l’autonomie imposée par la capacité de la batterie.

La communication entre les noeuds

La communication entre les noeuds est l’élément sur lequel se base toute l’infrastructure d’un réseau de capteurs. Pour que les couches protocolaires des niveaux supérieurs tel que le contrôle d’accès au support (MAC) et le routage puissent fonctionner correctement, il faut que les noeuds disposent d’un canal de communication fiable pour échanger les informations. De nos jours, la plupart des réseaux de capteurs utilisent des systèmes de communications à radio fréquence (RF) travaillant dans la bande de fréquence ISM  . Les bandes de fréquence ISM disponibles pour les systèmes de télécommunication varient d’un pays à l’autre et leur utilisation est réglementée par l’état. En Europe l’utilisation de ces bandes de fréquence est régie par la directive européenne dite R&TTE.

La simulation efficace d’un noeud communicant

Pour pouvoir analyser les différents compromis et effectuer une exploration d’architecture en un temps raisonnable, il est désormais indispensable d’utiliser des techniques de conception assistée par ordinateur (CAO) et d’analyse numérique. Dans le domaine des systèmes de communication, de nombreux outils ont été développés ces dernières années.

Quand on parle d’un système de communication, on peut faire référence à un réseau de communication composé de centaines ou de milliers de nœuds, à un système de communication point-à-point comme par exemple une liaison satellitaire ou encore au circuit RF d’un noeud de WSN.

basée sur trois niveaux d’abstraction :
– Réseau : à ce niveau, le réseau est constitué de nœuds qui communiquent entre eux via un canal de communication radio ou filaire.
– Link : une liaison de communication est composée d’éléments tels que les modulateurs, les démodulateurs, les filtres, les amplificateurs et tous les éléments qui opèrent un traitement sur le signal transmis. Ces éléments peuvent être des circuits analogiques, numérique ou RF.
– Dispositifs : les détails d’implémentation des éléments qui composent une liaison de communication sont décrits dans le dernier niveau. Si, par exemple, dans le niveau Link un filtre est décrit par sa fonction de transfert, au niveau Dispositif on donnera une description plus détaillée de son implémentation (analogique ou numérique).

Le choix d’un type de modèle de simulation dépend du type de connaissances qu’on veut acquérir sur le système en cours d’étude. La représentation donnée en Figure 1.3 met en relation le type de modèle de simulation avec le niveau d’abstraction auquel on représente le système, d’où le type d’analyse que l’on souhaite mener. Si on se place au niveau réseau, l’objectif sera d’étudier l’interaction entre les protocoles et le comportement d’un réseau à différentes échelles. La notion de passage à l’échelle est de très grande importance à ce niveau d’abstraction, puisque dans le processus de validation des protocoles, il est souvent indispensable de simuler des scénarios composés de centaines ou de milliers de noeuds.

Au niveau liaison de communication (Link) on veut simuler et étudier les transformations subies par les signaux tout au long des chaînes de transmission et réception et pendant leur propagation dans le canal de communication. Le système est représenté comme un ensemble de modèles mathématiques des diverses transformations subies par les signaux : par exemple une onde qui se propage sera modifiée suivant les caractéristiques de transmission du milieu qu’elle traverse. En se rapprochant du comportement réel du système de communication on peut modéliser en détail les différents blocs qui composent le transmetteur et le récepteur, intégrer les non-idéalités des composants et ainsi effectuer une exploration sur l’architecture.

Table des matières

1 Introduction
1.1 La consommation, le stockage et la récupération d’énergie
1.2 La communication entre les noeuds
1.3 La simulation efficace d’un noeud communicant
1.4 Objectif de la thèse
1.5 Liste de Publications
2 État de l’art
2.1 Classification des technologies de réseaux sans fils
2.1.1 Bluetooth/IEEE 802.15.1
2.1.2 IEEE 802.15.4
2.1.3 Autres types de couches physiques pour réseaux de capteurs sans fil
2.1.4 Comparaison entre les technologies de communication sans fils
2.2 Le front-end RF
2.2.1 Architecture Super-Hétérodyne
2.2.2 Architecture Homodyne
2.2.3 Architecture Low-IF
2.3 Stockage et récupération d’énergie
2.3.1 Les batteries : principe de fonctionnement et évolutions technologiques
2.3.2 Systèmes de récupération d’énergie
2.4 Langages de modélisation et outils de simulation pour les réseaux de capteurs
2.4.1 La Simulation dans les réseaux de capteurs : besoins et limitations
2.4.2 Simulateurs Réseau
2.4.3 Simulation des Systèmes de Communication RF
2.4.4 Conclusion
3 Modélisation Fonctionnelle du Système de Communication RF et du Canal Radio
3.1 Introduction
3.2 Vision d’Ensemble de la Plateforme
3.3 Traitement du signal en bande de base : fonctions DSP
3.3.1 Émetteur
3.4 Conversion Numérique – Analogique
3.5 Conversion Analogique – Numérique
3.6 Traitement du signal radiofréquence : fonctions Analogique et RF
3.6.1 Modèle de bruit pour les composants RF
3.6.2 Modèle du bruit de phase
3.6.3 Modèle du gain et des non-linéarités
3.6.4 Émetteur
3.6.5 Récepteur
3.7 Canal radio
3.7.1 Caractéristiques du canal de communication
3.7.2 Atténuation
3.7.3 Évanouissements à grand échelle (Shadowing)
3.7.4 Évanouissements à petite échelle (Small scale fading)
3.7.5 Modélisation Fonctionnelle du Canal Radio
3.8 Validation des modèles
3.8.1 Équipement utilisé et conditions de test outdoor
3.8.2 Mise en oeuvre de la simulation
3.8.3 Comparaison des résultats
3.9 Analyse de différentes configurations du modem
3.9.1 Équations gouvernant le système
3.9.2 Variation de la bande passante Bw
3.9.3 Variation de l’ordre de modulation
3.10 Conclusion
4 Conclusion

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