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Spectrum sensing techniques in cognitive wireless sensor networks
Dans cette thèse, nous étudions l optimisation des techniques de détection du spectre dans le contexte des réseaux cognitifs de capteurs sans fil. L objectif de ces techniques est de déterminer l occupation ou la disponibilité du canal. Tout d abord, une vue d ensemble des techniques de détection du...
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| Auteurs principaux : | , , , , , |
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| Collectivités auteurs : | , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | anglais |
| Titre complet : | Spectrum sensing techniques in cognitive wireless sensor networks / Shaoyang Men; sous la direction de Sébastien Pillement et de Pascal Chargé |
| Publié : |
2016 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
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| Note sur l'URL : | Accès au texte intégral |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Electronique : Nantes : 2016 |
| Sujets : |
| Résumé : | Dans cette thèse, nous étudions l optimisation des techniques de détection du spectre dans le contexte des réseaux cognitifs de capteurs sans fil. L objectif de ces techniques est de déterminer l occupation ou la disponibilité du canal. Tout d abord, une vue d ensemble des techniques de détection du spectre développées dans la littérature est fournie. Ensuite, les défis posés par le cadre applicatif des réseaux de capteurs sans fil sont décrits ; il s agit de considérer dans le processus de décision les ressources et les capacités limitées des noeuds du réseau. Ainsi, plusieurs méthodes de détection du spectre sont proposées dans cette thèse. Certaines s appliquent uniquement localement au niveau d un noeud, tandis que d autres mettent en oeuvre une stratégie coopérative entre les noeuds pour une meilleure détection du spectre. En premier lieu, afin de diminuer la durée d observation du canal et de réduire la consommation d énergie, le problème adressé est celui de la détection du spectre à partir d un très petit nombre d échantillons. Deux techniques reposant sur la statistique des échantillons sont donc proposées afin d améliorer la décision concernant la disponibilité ou non du canal : une détection locale du spectre basée sur un test Goodness-of-Fit et, une détection coopérative du spectre basée sur la théorie des croyances de Dempster-Shafer. Puis, le problème de l optimisation de l efficacité énergétique à l échelle du réseau est abordé. Une nouvelle technique basée sur un algorithme de classification est alors proposé. Cette dernière permet d améliorer la fiabilité de la détection, notamment par sa capacité à rejeter du processus de décision les noeuds qualifiés de défectueux ou moins fiables. In this thesis we investigate the required efficiency and reliability trade-off of spectrum sensing techniques in cognitive wireless sensor networks (CWSNs). An overview of the developed spectrum sensing techniques in the literature is provided. Then, considering the challenges posed by the framework of resource-constrained nodes in CWSNs, we propose several improved local and cooperative methods for spectrum sensing. Firstly, in order to minimize the channel observation duration and to get reduced power consumption, the problem of running the spectrum sensing process from a small sample size is addressed. We thus propose two techniques in order to increase the strength of the decision on the presence or not of a signal: local spectrum sensing based on the goodness-of-fit (GoF) principle and cooperative spectrum sensing based on the Dempster- Shafer (D-S) theory of evidence. Moreover, considering the energy efficiency of the whole network and the reliability of the decision, a robust and energy efficient cooperative spectrum sensing scheme is proposed. This latter is based on a clustering algorithm and utilizes a double reliability evaluation. Compared with the methods in the literature, the proposed method present an improved performance of detection, and is designed to support harsh channel conditions and faulty nodes. |
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| Variantes de titre : | Techniques de détection du spectre dans les réseaux cognitifs de capteurs sans fil |
| Notes : | Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes) Partenaire(s) de recherche : Institut d'Électronique et de Télécommunications (Rennes) (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Tanguy Risset (Président du jury) ; Mohammad Ali Khalighi, Emanuel Rădoi (Rapporteur(s)) |
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