Algorithmes particulaires pour la poursuite de mobiles dans un réseau cellulaire 

Localisation : IRISA Rennes 

Equipe : Sigma2 (Signaux, Modèles et Algorithmes)

Responsable : François LeGland (tél. : 02 99 84 73 62, e-mail : legland@irisa.fr)

Sujet. Le sujet de thèse est motivé par la localisation des utilisateurs de téléphone mobile dans un réseau. Il s'agit d'un problème important, dont les applications potentielles sont très nombreuses : appels d'urgence, aide à la navigation, planifaction cellulaire, prédiction de hand-over, pages jaunes mobiles, facturation dépendante de la position (position dependent billing), publicité localisée (position dependent advertising), etc.

Pour localiser un mobile dans un réseau, si on exclut la solution d'un récepteur GPS pour des raisons de coût, d'incidence sur la consommation, et de conditions d'utilisation, plusieurs sources d'informations sont disponibles, à partir des différents signaux émis par les stations de base. En environnement urbain cependant, ces différentes mesures ne suffisent pas pour localiser le mobile, et la propagation du signal le long des rues et des immeubles est à l'origine de trajets multiples, dûs à des différences de marche entre différents chemin de propagation. Dans ce contexte, une approche prometteuse consiste à compléter les mesures ponctuelles de localisation par un modèle de poursuite décrivant la dynamique du mobile entre deux instants de mesures, et qui puisse tenir compte de contraintes connues, par exemple liées à la topographie, refléter plusieurs hypothèses concernant le type de déplacement du mobile, etc. Le filtrage de Kalman ne permet pas de prendre en compte aisément ces différentes contraintes, et les techniques récentes de filtrage particulaire ont été proposées comme alternative.

La recherche proposée pour la thèse consiste à développer des algorithmes de filtrage particulaire adaptés à la poursuite en environnement complexe, et à étudier leurs propriétés mathématiques, en s'appuyant sur les compétences présentes à l'IRISA, à l'ENST et au LSP de l'université Paul Sabatier, réunies au sein d'une action MathSTIC du CNRS sur les chaînes de Markov cachées et le filtrage particulaire.