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Positionnement intérieur : les différentes méthodes de calcul

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08min.

Niveau

Expert
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Assurer une transition entre la localisation outdoor et la localisation indoor de façon fluide pour l’utilisateur fait partie depuis quelques années des grands sujets de recherche de la sphère IoT. Dans un premier article nous vous présentions des différents algorithmes de localisation intérieure en comparant leur niveau de précision, la simplicité de déploiement ou encore les coûts de déploiement.

Dans ce nouvel article technique, nous allons vous présenter les différentes méthodes de calcul de positionnement intérieur. Nous aborderons entre autres les méthodes de goniométrie et de télémétrie utilisées par les fournisseurs de solutions de positionnement intérieur.

1. La puissance du signal reçu (RSS) pour calculer le positionnement intérieur

L’estimation de la distance à l’aide d’indicateurs de puissance de signal reçu repose sur les modèles d’atténuation des signaux RF lors de leur propagation dans un environnement. A fréquence donnée fixe, la puissance du signal reçu varie, théoriquement, proportionnellement à l’inverse du carré de la distance émetteur – récepteur. En réalité, de nombreux paramètres d’environnement influençant la propagation peuvent être identifiés et les modèles les plus précis proposent une relation puissance reçue distance corrigée et incluant des paramètres empiriques ou statistiques. Ainsi des variations d’humidité ou la présence d’objets réfléchissant (métaux) ou absorbant (tissues biologiques) peuvent introduire des erreurs de mesures importantes. En revanche, c’est une méthode extrêmement simple à mettre en œuvre qui ne nécessite que peu de ressources matérielles.

2. Le temps de vol (Time of Fly TOF) ou temps d’arrivée (Time of Arrival TAO) pour calculer le positionnement intérieur

Cette méthode repose sur la mesure du temps exacts de propagation d’un signal entre un émetteur et un récepteur. Connaissant la vitesse de propagation du signal dans le milieu considéré, il est alors très simple de calculer la distance émetteur / récepteur. L’exemple le plus notable d’estimation de la distance à l’aide de mesures TOA est le GPS. En général, le positionnement direct basé sur le TOA pose deux problèmes. Premièrement, pour limiter les effets liés aux trajets multiples, à la diffusion, et au bruit, les signaux échangés doivent se rapprocher d’impulsions très courtes, c’est-à-dire très large bande, ce qui nécessite des conception électronique plus complexe. D’autre part, tous les émetteurs et récepteurs du système doivent être synchronisés avec précision et le partage d’horloge sur un réseau peu devenir très coûteux et énergivore. Enfin, le système doit être capable d’identifier les signaux reçus au signaux émis afin de calculer le temps de vol effectif, les protocoles d’encodage des horodatage et des moyens matériels nécessaires peuvent également se révéler coûteux et énergivores. Les mesures TOA de type Two-Way Ranging (TWR) permettent de limiter les contraintes liées à la synchronisation du réseau en mesurant le temps d’aller-retour d’un signal, mais nécessite une connaissance ou une calibration et une stabilité des délais hors propagation mis en jeu.

3. La différence de temps d’arrivée (TDOA)

La technique TDOA permet de déterminer la position relative de l’émetteur cible en fonction de la différence de temps d’arrivée du signal à plusieurs récepteurs de référence, au lieu de considérer le temps d’arrivée absolu utilisé dans la technique TOA. La position peut être obtenue comme l’intersection de plusieurs hyperboles correspondant à chaque récepteur de référence. Cette technique nécessite une synchronisation très précise entre les récepteurs de référence. La précision de l’estimation de la distance basée sur la technique TDOA dépend de critères tels que les caractéristiques du signal (modulation du signal et largeur de bande), le rapport signal/bruit, et l’environnement (propagation par trajets multiples et interférences).

4. La différence de phase d’arrivée (PDOA)

La méthode PDOA traduit la différence de mesure de la phase d’arrivée du signal porteur multifréquence en distance entre l’émetteur et le récepteur. Cette méthode est basée sur la technique du radar bi-fréquence pour l’estimation de la distance. Dans la technique PDOA, deux signaux d’onde continue de fréquences différentes avec une différence de fréquence Δf entre eux sont transmis. Au niveau du récepteur, la différence de phase Δφ est mesurée. La distance entre l’émetteur et le récepteur est proportionnelle à Δφ et inversement proportionnelle à Δf. En raison de la présence d’une largeur de bande de signal extrêmement petite, l’erreur d’estimation de phase peut être très faible. Cette méthode est limitée en raison de l’exigence de la complexité du matériel pour les mesures de la phase d’arrivée et de la nécessité d’un signal porteur multifréquence.

5. La mesure d’Angle d’Arrivée (AOA) et d’Angle de Départ (AOD) pour calculer le positionnement intérieur avec précision

Les principes de mesure AOA et AOD reposent sur des mesures d’angle pour estimer la direction de l’émetteur et du récepteur RF, respectivement. Un réseau d’antennes à commande de phase est déployé au niveau du récepteur et de l’émetteur respectivement pour déterminer la direction en utilisant l’AOA et l’AOD. La précision des mesures d’angle est limitée par les réflexions par trajets multiples, l’ombrage et la directivité des antennes. Pour obtenir une bonne précision dans le « finding » de direction, des informations d’orientation précises des localisateurs stationnaires sont nécessaires en plus d’un matériel complexe fournissant des mesures d’angle précises. La spécification de base Bluetooth 5.1 fournie par le Bluetooth Special Interest Group (SIG) comprend une fonction de direction-finding qui permet de détecter la direction d’un signal Bluetooth. Avec la fonction de détection de direction Bluetooth, la méthode AOA ou AOD peut être utilisée pour l’estimation de la direction à l’aide d’antennes à réseau phasé.

Positionnement intérieur -schéma fonctionnel de la méthode AOA
Schéma fonctionnement de la méthode de calcul par mesure d’Angle d’Arrivée

Cette méthode de calcul de positionnement intérieur utilisée par QUUPPA est embarquée dans nos tags de localisation haute précision de la gamme AOA.

6. Information sur l’état du canal (CSI)

Le CSI a été introduit comme indice pour améliorer les limites du RSS. Le RSS ne fournit que l’information de la force du signal, alors que le CSI fournit des informations plus fines, grainées sur la couche physique. En plus des informations sur la force du signal, les informations sur le déphasage des composantes individuelles du signal sont fournies par le CSI. Ainsi, le chemin principal du signal reçu peut être facilement distingué des réflexions du signal. Dans le cas du fingerprinting, le CSI fournit plus d’informations par rapport au RSS en améliorant ainsi la précision du positionnement. Le CSI associé à différentes approches d’apprentissage profond permet d’obtenir des résultats de positionnement plus précis.

Ce qu’il faut retenir des méthodes de calcul de positionnement intérieur

Il existe aujourd’hui un large choix parmi les méthodes de calcul de positionnement intérieur. Chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients. Il convient de comparer ces différentes méthodes de calcul en fonction de vos besoins de précision ou encore du type d’infrastructure souhaitée.

Vighnesh Gharat
Vighnesh GHARAT
Ingénieur Logiciel
Spécialisé dans le positionnement indoor chez ELA Innovation à Montpellier, Vighnesh a étudié à l’Institut supérieur d’électronique de Paris (ISEP) où il a obtenu son master en électronique et télécommunication en 2014. Il a obtenu son doctorat à l’Université Paris-Est en 2021. Il a effectué son doctorat dans le cadre d’un contrat CIFRE dans une collaboration de recherche avec ELA Innovation, ESYCOM (UMR 9007 CNRS) et AlliansTIC sur un système de télémétrie et de positionnement basé sur la technologie magnéto-inductive. Il est maintenant en charge de la recherche et du développement de solutions RTLS interopérables et s’intéresse particulièrement à la fusion de données et aux techniques d’apprentissage automatique pour le positionnement intérieur.
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