Signaux de radiocommunications

2.3.3.1.1 Présentation

Cette étude est réalisée par la composante Radiocommunications du laboratoire Ircom-Sic, avec laquelle nous avons collaboré [82] [83].

Ces dernières années ont vu un développement rapide et considérable du marché et des systèmes de radiocommunication avec les mobiles. Le nombre d'utilisateurs sans cesse croissant a rendu urgent la nécessité d'assurer une couverture radioélectrique de très bonne qualité. Pour cela, il a fallu mettre au point des modèles capables de prédire avec précision la zone de couverture radioélectrique des diérentes stations de base ou émetteurs placés en des points stratégiques [63] lors du déploiement d'un réseau (gure 2.12).

La zone de couverture radioélectrique d'un émetteur est dénie comme la zone géographique où les signaux radioélectriques reçus de l'émetteur sont au-dessus d'un seuil lié à une qualité de communication acceptable.

Actuellement, la prédiction de chacune de ces zones est réalisée en appliquant sur le site géogra-phique étudié un modèle de propagation des ondes électromagnétiques selon un pas constant, par exemple 2m en site urbain. Néanmoins, cette méthode conduit à un temps de calcul très important voire prohibitif dans certains contextes [62].

L'objectif du travail de la composante Radiocommunication est de contribuer à optimiser le temps de calcul nécessaire à la prédiction d'une zone de couverture par application d'un modèle de propagation en un nombre minimum de points.

Fig. 2.12  Réseaux cellulaires

A cet eet, on fait l'hypothèse que la zone géographique étudiée est une partition spatiale com-posée de diérents éléments, où les variations des signaux reçus sont homogènes dans chacun deux. Ces variations sont dues à des combinaisons particulières de phénomènes électromagnétiques élé-mentaires tels que la diraction, la réexion et également la propagation en espace libre.

Il est donc considéré que, du fait des diérentes combinaisons possibles de phénomènes, le signal présente des variations homogènes dans chaque élément de la partition spatiale [92] comme le montre la gure 2.13.

Fig.2.13  Partition spatiale et schématisation des signaux associés à chaque élément L'objectif est de mettre en oeuvre un outil d'analyse spatiale permettant de découper l'envi-ronnement géographique en zones élémentaires. La partition obtenue doit se caractériser par des frontières d'éléments qui correspondent à des variations signicatives du signal reçu sur ce parcours [81] comme le montre la gure 2.14.

D'un point de vue électromagnétique, cela revient à déterminer les combinaisons de phénomènes qui induisent les variations signicatives du signal. La diculté consiste à dénir le degré de com-plexité des combinaisons de phénomènes à considérer, à savoir quel est le nombre maximum de diraction et réexion successives, subies par les ondes, qui a des répercussions sur le signal reçu. Considérer des combinaisons trop complexes, reviendrait à déterminer une partition constituée d'un grand nombre d'éléments non signicatifs pour le signal reçu.

Fig.2.14  (a) Vue de dessus du site de mesure - (b) Signal reçu sur le parcours

de zone de couverture est donc réalisée, en appliquant un modèle de propagation sur seulement quelques points de chaque élément, et en extrapolant le résultat à l'élément tout entier.

L'outil d'analyse spatiale étant le coeur de l'optimisation, il est fondamental de calibrer correcte-ment ses paramètres d'entrée que sont le nombre et la nature des phénomènes physiques susceptibles de fournir la partition optimale. Cette calibration dépend des congurations géographiques et né-cessite donc une phase d'apprentissage liée à l'étude d'un grand nombre de signaux mesurés.

Il a été montré que les éléments de la partition sont en étroite corrélation avec les variations lentes des signaux obtenus sur des parcours de mesures sur le site étudié [93].

Ainsi, l'idée est de faire correspondre les éléments fournis par l'analyse spatiale à des variations lentes de signaux mesurés. En réalisant cette étude sur un grand nombre de signaux, on obtient le nombre et la nature des phénomènes physiques diérents. La comparaison nécessite que l'on puisse détecter les variations lentes ou segments signicatifs des signaux mesurés. Cette détection est réalisée grâce à l'algorithme de chaînage basé sur les maxima d'ondelettes présenté dans le paragraphe précédent

2.3.3.1.2 Résultat

Nous rappelons que l'objectif de cette étude est d'optimiser le temps de cal-cul nécessaire à la prédiction d'une zone de couverture, par application d'un modèle de propagation selon un pas optimal. Pour cela, on fait l'hypothèse que l'environnement étudié est une partition composée de diérents éléments où les variations des signaux reçus sont caractéristiques de l'élé-ment. Cette hypothèse permet d'appliquer un modèle sur quelques points seulement dans chaque élément, et d'extrapoler le résultat à l'élément tout entier [81].

Soit un parcours de mesures eectué autour d'un bâtiment sur le site de la gure 2.15, l'émetteur E étant matérialisé par une croix. Cette gure représente la vue de dessus de l'environnement constitué de végétation et de bâtiments.Cette vue est obtenue par traitement des chiers de l'Institut Géographique National (I.G.N.) caractérisant les variations du sol et du sursol. Le signal présenté en bas de la gure 2.16 représente le signal reçu obtenu sur le parcours de mesures. On constate que ce signal est la superposition de variations lentes et rapides caractérisant les diérents mécanismes

de propagation des ondes. Les variations lentes induisent les diérents éléments de la partition mentionnée précédemment. Concernant les variations rapides, elles ont une dynamique qui change selon l'intervalle considéré. Ainsi, il est essentiel d'identier précisément chaque segment du signal pour remonterà la partition de l'environnement. Cette détection est réalisée grâce à notre algorithme de segmentation utilisant les maxima d'ondelettes.

Notre méthode est appliquée sur le signal issu de l'émetteur E. Nous constatons sur la gure 2.16, que seules deux discontinuités se propagent aux échelles les plus grossières. Celles-ci correspondent aux points de segmentation recherchés. Après chaînage, nous déduisons, sur l'échelle la plus ne, les abscisses de ces deux discontinuités. Elles sont respectivement égales à 65 m et 117 m. Si l'on compare ces deux abscisses, aux deux points P1 et P2 dénissant les limites sur le parcours entre les zones en visibilité de l'émetteur et la zone d'ombre du bâtiment liée au phénomène de diraction (gure 2.15), nous retrouvons les coordonnées réelles de ces deux points. Cet exemple illustre la potentialité de notre algorithme de segmentation, basé sur les maxima, pour la détection des diérents phénomènes électromagnétiques subis par une onde à partir d'un signal mesuré. Ce principe est à la base de la prédiction optimisée d'une zone de couverture d'un émetteur.

Fig. 2.15  Vue de dessus du site de mesures

Nous présentons sur la gure 2.17, un autre exemple de segmentation à partir d'un signal plus complexe résultant d'un parcours dans une zone urbaine dense. Nous pouvons constater visuellement que les diérents éléments, correspondant chacun d'eux à une combinaison particulière de réexions et diractions, sont correctement extraits.

Fig. 2.17  Chaînage des maxima et identication des points de segmentation

En réitérant ce processus de segmentation sur un grand nombre de signaux et en cherchant à déterminer les phénomènes physiques liés à chaque élément, une partition de l'environnement est obtenue

Dans le document Méthodes numériques temps-échelle et temps-fréquence pour le traitement du signal et des images (Page 60-64)