Communications Coopératives Vertes pour Réseaux BAN – Greencocom
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La dernière décennie a vu la convergence de trois mondes: électronique, informatique et télécommunications. La prochaine décennie devrait suivre cette convergence dans la plupart de nos activités avec la généralisation des réseaux de capteurs. En particulier avec les progrès de la médecine, les gens vivent plus longtemps et le vieillissement de la population va pousser le développement de solutions de e-santé fondées sur les réseaux personnels sans fil (WPAN) et réseaux sans fil corporels (WBAN), car de plus en plus de personnes âgées préfèrent ne pas aller à l'hôpital, que ce soit par commodité ou pour des raisons de coût. Les progrès récents dans la technologie sans fil ont contribué au développement des réseaux WBAN, où un ensemble de dispositifs de communication sont réunis autour du corps humain et peuvent communiquer de manière ad-hoc. Ces dispositifs sont reliés à des capteurs qui surveillent les mouvements et les paramètres vitaux du corps.
Le point le plus critique pour les réseaux BAN est la question d'économie d'énergie. Le principal objectif de notre proposition est de développer des algorithmes pour réseaux de communication WBAN de faible puissance, simples à mettre en œuvre, et de connecter ces capteurs à internet via une passerelle communicante.
La manière la plus efficace pour économiser l'énergie est la coopération entre les nœuds du WBAN. Plusieurs tâches seront développées pour atteindre cet objectif.
Un estimateur du canal du rapport Signal/Bruit sera élaboré. Il s'agit d'un algorithme de lissage hors ligne à faible complexité qui permet de vraiment raccourcir la séquence d'apprentissage et empêche ainsi le gaspillage d'énergie en émettant moins d'informations. Cet algorithme est adaptatif et permet la connaissance des différents liens qui seront choisis pour la coopération.
En permettant le traitement des informations dans les nœuds intermédiaires, le codage en réseau (Network Coding) initialement proposé pour les réseaux câblés permet d'atteindre les limites des capacités réseau de multidiffusion. Nous allons développer une sélection de relais efficaces de nœuds en fonction de contraintes énergétiques et nous allons effectuer une allocation de puissance optimale entre les nœuds pour atteindre le taux maximum avec cette contrainte de puissance limitée. La conception conjointe du codage en réseau avec la topologie ou le maillage des noeuds devrait conduire à une haute performance.
L'aspect cognitif des Body Area Networks (WBAN) est également de la plus haute importance. D'une part, une communication cognitive est connue pour être un moyen efficace pour traiter les réseaux WBAN hétérogènes. D'autre part, les concepts de coopération sont connus pour augmenter la fiabilité de transmission et de maintenir la puissance de transmission à un faible niveau dans les WBANs. Nous proposons une architecture de réseau nouvelle pour une transmission cognitive et coopérative dans les WBANs. En particulier, deux régimes, "Energy-aware Cooperative Transmission" et "Reliability-aware Cooperative Transmission", seront développés pour des applications différentes qui ont des besoins distincts en termes de consommation d'énergie ou d'exigence de fiabilité.
Enfin, nous visons non seulement à tester ces algorithmes par simulation, mais aussi à intégrer certains de ces algorithmes dans une véritable plate-forme matérielle dédiée aux BAN à faible consommation d'énergie. En particulier, à notre connaissance, ni l'estimation hors-ligne du canal par lissage, ni le codage en réseau (Network Coding) n'ont jamais été mis en place sur un banc d'essai réel en France.
Coordination du projet
GELLER Benoit (UEI ENSTA ParisTech)
L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.
Partenariat
ENSTA UEI ENSTA ParisTech
Eeleo Eeleo
Chine - SJTU WNT Shanghai Jiao Tong University WNT
Aide de l'ANR 199 345 euros
Début et durée du projet scientifique :
février 2012
- 36 Mois