Auto-localisation dans les réseaux de capteurs sans fil par régression de matrices de Gram

Paul Honeine (1) , Cédric Richard (1) , Hichem Snoussi (1) , Mehdi Essoloh (1)

1 LM2S - Laboratoire Modélisation et Sûreté des Systèmes

En l'absence d'information sur la position des nœuds d'un réseau de capteurs sans fil, au sein de l'environnement où ils sont déployés, les données récoltées peuvent s'avérer d'une utilité limitée. Le problème traité concerne l'auto-localisation de chacun de ces nœuds à partir de mesures de portée inter-capteurs telles que les RSSI, et de quelques capteurs dits ancres dont la position est connue. On exploite une technique de régression matricielle reposant sur le formalisme des espaces de Hilbert à noyau reproduisant et impliquant deux matrices de Gram, l'une partiellement connue correspondant aux positions relatives des capteurs, l'autre regroupant les mesures de portée inter-capteurs. On propose deux méthodes de résolution du problème, l'une en mode centralisée et l'autre distribuée. Le caractère non-paramétrique de l'approche proposée lui confère une flexibilité particulièrement appréciable dans le cadre des réseaux de capteurs, comme illustré par des expérimentations.

Mots clés: machine learning; wireless sensor networks

Domaines: Apprentissage [cs.LG]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]

Paul Honeine, Cédric Richard, Hichem Snoussi, Mehdi Essoloh. Auto-localisation dans les réseaux de capteurs sans fil par régression de matrices de Gram. Actes du 22-ème Colloque GRETSI sur le Traitement du Signal et des Images, 2009, Dijon, France. ⟨hal-01966051⟩