Caractérisation et modélisation de la propagation des ondes électromagnétiques à 60 GHz à...
-
Upload
georgette-legras -
Category
Documents
-
view
109 -
download
3
Transcript of Caractérisation et modélisation de la propagation des ondes électromagnétiques à 60 GHz à...
Caractérisation et modélisationde la propagation des ondes électromagnétiques à 60 GHzà l’intérieur des bâtiments
Sylvain CollongeSoutenance de doctorat
17 décembre 2003
2
Plan de l’exposé
Contexte de l’étude Caractérisation du canal Modélisation du canal Recommandations et perspectives Conclusion
3
Plan de l’exposé Contexte de l’étude
Les télécommunications sans fil Les réseaux locaux sans fil Les ondes millimétriques Le projet RNRT Commindor
Caractérisation du canal Modélisation du canal Recommandations et perspectives Conclusion
4
Télécommunications sans fil
Contexte de l’étude
5
Enjeux actuels Atteindre les débits des réseaux câblés
Dépasser les 100 Mbit/s
Assurer la compatibilité entre réseaux (ATM, IP, 3G, etc.)
Supporter tout type de services Flux vidéo, audio, images, textes, données
Garantir la sécurité et la qualité de service Assurer une configuration transparente
Contexte de l’étude
6
Réseaux locaux sans fil (WLAN)
Sans fil : souplesse d’utilisation Équipements mobiles ou nomades
Déploiement : intérieur des bâtiments Zones d’intense activité (gares, hôtels, …) Réseaux d’entreprises Réseaux domestiques
Complémentarité avec les réseaux radiomobiles
WLAN : faible mobilité, haut débit, faible couverture Radiomobile : forte mobilité, faible débit, grande couverture
Contexte de l’étude
7
Les ondes millimétriques
Ressources spectrales : denrée rare Haut débit : larges bandes nécessaires Éviter l’interférence entre réseaux
proches Montée en fréquence
Intérêt des ondes millimétriques : Larges bandes disponibles Réutilisation des fréquences facilitée Compacité des équipements
Contexte de l’étude
8
Le projet Commindor (99-02)
Objectifs : étude sur la faisabilité de réseaux domestiques sans fil à 60 GHz assurant un débit de plus de 155 Mbit/s
Applications visées : interconnexion d’équipements multimédia grand public
Verrous scientifiques, technologiques et économiques :
Étude de la propagation à 60 GHz en milieu domestique Optimisation de la topologie réseau et de la couche système Conception et technologies millimétriques bas coût
Contexte de l’étude
9
Objectifs de l’étude Constat
Intérêts pour des applications à 60 GHz Peu d’études complètes du canal à 60 GHz Besoin de modèles fiables, basés sur des mesures
Apports de l’étude : Mieux connaître les spécificités du canal à 60 GHz Permettre des simulations systèmes réalistes Enrichir les réflexions sur les architectures réseaux
Contexte de l’étude
10
Plan de l’exposé Contexte de l’étude Caractérisation du canal
Présentation des campagnes de mesure Influence de l’activité humaine Influence de l’emplacement et du type des antennes Bilan des difficultés et propositions de solutions
Modélisation du canal Recommandations et perspectives Conclusion
11
Démarche Campagnes de mesure sur site
5 campagnes de mesure 3 environnements
Paramètres étudiés Influence de l’activité humaine Influence de l’emplacement des antennes Influence des caractéristiques des antennes Influence du mobilier
Caractérisation du canal -> présentation des campagnes de mesures
12
Système de mesure à 60 GHz
Sondeur de canal (développé par l’IETR) Basé sur la technique de Cox Résolution temporelle : 2.3 ns Fenêtre d’observation : jusqu’à 1 µs Doppler observable : plusieurs kHz Puissance émise : 0 dBm Dynamique relative : 40 dB
Antennes :
CornetsOuverture à –3 dB: 10°Gain : 22.4 dB
PatchesOuverture à –3 dB: 58°Gain : 4.2 et 1.6 dB
Caractérisation du canal -> présentation des campagnes de mesures
13
Propagation à 60 GHz
Difficulté majeure : perte de la visibilité Le corps humain est un obstacle à 60 GHz
Risque de coupures des liaisons Les liaisons entre pièces s’avèrent difficiles
Réduction de la couverture des réseaux
Comment mesurer ces difficultés ? Quelles solutions apporter ?
14
Influence de l’activité humaine
Caractérisation du canal -> Influence de l’activité humaine
Mesures à long terme : séries de 42 minutes Antennes fixes (3 emplacements, 3 associations d’antennes) Activité humaine naturelle
(0 à 15 personnes) Utilisation d’une caméra vidéo
Environ 20h de mesure au total
Tx1
0 pers.
1-5 pers.
6-10 pers.
11-15 pers.
CC 55 min
141 min
62 min 6 min
PC 33 min
92 min 56 min 15 min
PP 23 min
113 min
22 min 4 min
15
Phénomène d’obstruction
Caractérisation du canal -> Influence de l’activité humaine
Antenne Rx (cornet) Profil de puissancede la réponse impulsionnelle
-90 dBm
-80 dBm
-70 dBm
20 30 40 50 60 70 ns
Antenne Tx (patch)
16
Caractérisation du phénomène
Caractéristiques : Non stationnarité Large bande
Description :Niveau constant (Aref)+ Variations lentes+ Pics d’atténuations
Quantification : Seuil de détection Franchissement du seuil Définition de caractéristiques
Caractérisation du canal -> Influence de l’activité humaine
A(t) : variation temporelle de l’atténuation
17
Définition des obstructions
Caractérisation du canal -> Influence de l’activité humaine
Moments de franchissementTdobs et Tfobs
Durée de l’obstructionDobs = Tfobs - Tdobs
Amplitude moyenne
3( )
A
A
Tf
obsobs Td
A A t dtD
3
3
obsA obs
obsA obs
DTd Td
DTf Td
Temps de montéePente en dB/s
Pseudo-période( ) ( 1) ( )obs obs obsI n Td n Td n
18
Séries d’obstructions
Caractérisation du canal -> Influence de l’activité humaine
Observations : Obstructions proches A(t) > Aref entre obstructions
Séries d’obstructions
Caractéristiques : Durée Amplitude Pseudo-période Temps de montée
19
Résultats statistiques Durée :
Augmente avec le nombre de personnes dans l’environnement Peu d’influence du type d’antenne Valeurs médianes typiques :
100 ms (1-5 personnes) 150 ms (6-10 personnes) 300 ms (11-15 personnes)
90e percentiles : 1.5 s (1-5 personnes) 3.0 s (6-10 personnes) 10.0 s (11-15 personnes) Amplitude :
Ne dépend pas du nombre de personnes Antenne cornet : ~ 80% des séries sont > 15 dB Antenne patch : ~ 50% des séries sont > 15 dB
Caractérisation du canal -> Influence de l’activité humaine
20
• Définition :
Pour les séries d’obstructions > 20 dB :• Résultats bruts :
1-5 personnes : 0.5 – 2.5 %6-10 personnes : 1.0 – 6.0 %
• Résultats corrigés (élimination des valeurs extrêmes) :1-5 personnes : 0.5 – 2.0 %6-10 personnes : 1.0 – 2.5 %
Indisponibilité du canal
TIDserie
Dmesure
Caractérisation du canal -> Influence de l’activité humaine
21
Bilan
Travail effectué Proposition d’une méthodologie pour quantifier le phénomène d’obstruction par le corps humain Constitution d’une base de données de mesure importante
Résultats : Corps humain = obstacle à 60 GHz
Atténuation supplémentaire forte Dserie >> Durée des symboles
Insuffisance des systèmes classiques de traitement des variations temporelles (entrelacement temporel, codage,…) Forte probabilité de coupure des liaisons Nécessité de tirer parti d’une diversité
Caractérisation du canal -> Influence de l’activité humaine
22
Diversité ?
Diversité fréquentielle ? Le phénomène d’obstruction est large bande
Diversité de polarisation ? Les polarisations sont affectées de manière similaire
Diversité spatiale ? Obstructions simultanées sur des antennes séparées de quelques longueurs d’onde
Caractérisation du canal -> Difficultés et solutions proposées
Diversité angulaire ?
Condition nécessaire : variété des angles d’arrivée
23
Propagation multi-pièce
Contribution très rare du trajet direct Répartition angulaire de la puissance plus diffuse Importance des « ouvertures électromagnétiques » (portes…)
Caractérisation du canal -> Propagation multi-pièce
24
Influence des antennes (LOS)
Patch : Sélectivité fréquentielle faible sur un secteur unique et large autour de la direction du trajet direct
Cornet : Sélectivité fréquentielle faible sur plusieurs secteurs angulaires étroits
Caractérisation du canal -> Influence de l’emplacement et du type d’antenne
Trajetdirect
25
Influence des antennes (NLOS)
Patch : Sélectivité fréquentielle forte (bande de cohérence <100 MHz)
Cornet : Sélectivité fréquentielle faible sur plusieurs secteurs angulaires étroits
Caractérisation du canal -> Influence de l’emplacement et du type d’antenne
26
Bilan Configurations mono-pièce
Importance du trajet direct Sélectivité fréquentielle similaire avec cornet et patch Avantage du patch : pointage intuitif Avantage du cornet : plusieurs angles d’arrivée
Configurations inter-pièce Importance des ouvertures Avantage du cornet :
Gain, faible sélectivité fréquentielle Plusieurs angles d’arrivée
Inconvénient du cornet : Pointage précis nécessaire
Diversité angulaire possible avec des antennes directives
Caractérisation du canal -> Influence de l’emplacement et du type d’antenne
27
Modélisation du canal Contexte de l’étude Caractérisation du canal Modélisation du canal
Modélisation de l’atténuation Modélisation des variations temporelles Modélisation spatio-temporelle
Recommandations et perspectives Conclusion
28
Modélisation de l’atténuation
mod modGE modME modPE supplA A A A A
22
modGETx Rx
f dA
c G G
Composante « grande échelle » :
est issu des mesures
supplA Atténuation supplémentaire en situation de non-visibilité(issue des mesures)
Composante « petite échelle » :modPEALoi gaussienne centrée avec un écart-type issu des mesures
Composante « moyenne échelle » : modMEALoi gaussienne centrée avec un écart-type issu des mesures
Modélisation du canal
29
Modélisation de l’atténuation
Modélisation du canal
30
Variations temporelles
Paramètres issus desmesures : Temps de montée Amplitude Durée Temps de descente Pseudo-période
Modélisation du canal
31
Principes
Déterminer les lois de densité de probabilité des paramètres
en fonction de l’activité humaine en fonction des antennes utilisées en fonction des situations de visibilité
Générer des « profils de variations » de l’atténuation à partir de ces lois
Modélisation des variations temporelles du canal
32
Méthode
Sélectionner plusieurs lois de probabilité connues
Approche « visuelle »
Vérifier la conformité des fonctions de distribution cumulatives (FDC) empiriques
Utilisation du test de Kolmogorov-Smirnov (KS)
Choisir la loi qui décrit au mieux la loi empirique Utilisation d’un critère de qualité issu du test KS
Modélisation des variations temporelles du canal
33
Résultats
Durée : loi lognormale « par morceaux »
Pseudo-période : loi lognormale « par morceaux »
Amplitude : loi gaussienne
Temps de montée et de descente : loi lognormale « par morceaux »
Modélisation des variations temporelles du canal
34
Modélisation « par morceaux » (1/3)
Modélisation des variations temporelles du canal
Constats : Échec du test KS pour certaines configurations
Au-dessus du 80e
percentile, écart entre FDC empirique et FDC théorique
35
Modélisation « par morceaux » (2/3)
Solution envisagée : Approcher séparément deux zones de la FDC empirique
1re zone : L% valeurs les plus faibles
2e zone : valeurs restantes (les plus fortes)
Deux lois sont obtenues : densités de probabilité f1
et f2
Une loi globale, dite « par morceaux », est recomposée à partir de f1 et f2 :
% %1 2 1 2 1 1 1 2 2 2( | , , , ) ( | , ) (1 ) ( | , )
100 100
L Lf x f x f x
Modélisation des variations temporelles du canal
36
Modélisation « par morceaux » (3/3)
Modélisation des variations temporelles du canal
Résultats : Pour toutes les configurations :
f1 et f2 passent le test KS
f passe le test KS
La qualité du test KS augmente
37
Résultats du modèle Écart mesure/simulation :
Atténuation et temps de montée : ~3% (LOS), ~5-6% (NLOS)
Durée et pseudo-période : LOS : ~6% NLOS : ~5% (Pseudo-période), ~10% (Durée)
Améliorations possibles : Simuler les obstructions à l’intérieur des séries Étudier l’effet mémoire éventuel entre obstructions
Modélisation des variations temporelles du canal
38
Modélisation spatio-temporelle
But : modéliser la réponse impulsionnelle h(,)
Approche statistique
Modèle de Spencer Basé sur le modèle de Saleh & Velenzuela
Modélisation du canal
39
Modèle de Saleh & Valenzuela
Groupement des trajets
Puissance moyenne des groupes et des trajets : décroissance exponentielle paramètres : et
Nombre de groupes et de trajets : processus de Poisson paramètres : et
Modélisation spatio-temporelle du canal
40
Modèle de Spencer
Domaine retard : Saleh & Valenzuela
Domaine angulaire : Même phénomène de groupes
Groupes : répartition uniforme sur [0,2[ Trajets : distribution Laplacienne autour de
l’angle moyen des groupes Hypothèse : indépendance retards-angles
Modélisation spatio-temporelle du canal
41
Adaptation du modèle
Validation de l’ensemble du modèle, sauf : Distribution gaussienne des angles d’arrivée au
sein des groupes Variations lognormales de la puissance des
trajets autour de la moyenne
Complément : algorithme de détection des groupes de trajets Absent dans les modèles S&V et Spencer
Modélisation spatio-temporelle du canal
42
Détection des groupes
Modélisation spatio-temporelle du canal
Traitement préliminaire : Détection des trajets
Détection des maxima locaux significatifs
Angles (°)
Retards(ns)
Puissancereçue (dBm)
43
Réflexions préliminairespour un algorithme
Modélisation spatio-temporelle du canal -> détection des groupes de trajets
Trajets puissants en début de cluster Structure itérative traitant les trajets selon leur puissance
Nécessité de séparer les trajets en clusters Critère sur la distance dans le plan angles-retards
Étalement en retard plus important qu’en angle Déformation de la topologie du plan angles-retards
Principe de l’algorithme : détecter les débuts de cluster et y associer les trajets proches pour former les clusters
44
Structure itérative
Modélisation spatio-temporelle du canal -> détection des groupes de trajets
1re itération(7 trajets)2e itération(18 trajets)3e itération(35 trajets)4e itération(77 trajets)
45
Structure de l’algorithme
Modélisation spatio-temporelle du canal -> détection des groupes de trajets
Itération 1 : repérage des premiers débuts de clusters
Itération 2 à 4 : Formation de groupes à partir des débuts de clusters existants Pour chaque groupe : repérage des trajet qui ne peuvent manifestement pas faire partie du groupe Parmi tous ces trajets « isolés », repérage de nouveaux débuts de clusters
Itération 5 : rattachement de chaque trajet au début de clusters le plus proche
46
Identifier les débuts de cluster
Itération 1 : 7 trajets
Modélisation spatio-temporelle du canal -> détection des groupes de trajets
3 groupes 3 débuts de clusters
Distances entre trajets Hiérarchisation des distances Application d’un seuil
47
Identifier les débuts de cluster
Itération 2 : 18 trajets Association des trajets aux débuts de clusters existants Formation de groupes Pour chaque groupe :
Hiérarchisation Séparation des trajets isolés qui deviennent des débuts de clusters potentiels
Modélisation spatio-temporelle du canal -> détection des groupes de trajets
Hiérarchisation des clusters potentiels +3 débuts de cluster
48
Formation finale des clusters
Itération 5 : 77 trajets7 clusters
Modélisation spatio-temporelle du canal -> détection des groupes de trajets
49
Recommandations et perspectives Contexte de l’étude Caractérisation du canal Modélisation du canal Recommandations et perspectives
Réflexions sur l’architecture des réseaux Perspectives de travail
Conclusion
50
Architectures réseaux Scénario 1
Couverture mono-pièce Qualité de service acceptable
Scénario 2 Couverture mono/multi-pièce Qualité de service bonne
Scénario 3 Couverture multi-pièce Qualité de service bonne
Recommandations
51
Réseau centralisé Point d’accès au plafond
Réduction partielle des obstructions
Antennes sectorielles, pointées manuellement vers le point d’accès (comme pour les équipements infrarouges)
Pas de sélectivité fréquentielle
En cas d’obstruction : Retransmission des données
Avantage : faible complexité Problème : faible QoS
(pas de transmissions en temps réel…)
Scénario 1
Recommandations
52
Scénario 2 Réseau distribué (« ad-hoc » ou « mesh network »)
Déploiement facilité (moins de câblage)
Diversité angulaire en azimut et élévation pour éviter les obstructions Antennes omnidirectionnelles + traitement des multi-trajetsou Antennes multi-sectorielles + traitement d’antennes
Avantages potentiels : Aucune obstruction Couverture multi-pièce
Problème : complexité et coût des antennes notamment
(vue de dessus)
Recommandations
53
Scénario 3
Diversité angulaire
+ diversité de site
Masquage
Diversité de site et angulaire
NLOS
Réseau distribué Diversité angulaire
Antennes multi-sectorielles + traitement d’antennes Couverture multi-pièce si antennes assez directives (10-40°)
Diversité de site Couverture augmentée(si assez d’équipements) Puissance émise réduite(liaisons plus courtes)
Avantage : couverture du réseau Problème : complexité + coût
Équipements 60 GHz
Recommandations
54
Perspectives de recherche
Caractérisation angulaire dynamique du canal Sondeur de canal multi-capteur
Enrichissement des modèles déterministes Optimisation des modèles développés
Affiner le modèle temporel Optimiser l’algorithme de détection des groupes
Utilisation de ces modèles pour des simulations systèmes Études sur les antennes multi-sectorielles Études sur les protocoles de réseaux Comparaison avec d’autres techniques (ULB notamment)
Coût et performances
55
Conclusion
Travail réalisé : Caractérisation de l’influence de paramètres peu étudiés Méthodologie d’analyse de l’influence de l’activité humaine Constitution d’une base de données de mesure conséquente Exploration d’un type d’environnement peu caractérisé à 60 GHz Proposition de modèles de la propagation à 60 GHzRésultats : Analyse précise des deux spécificités des ondes millimétriques :
Difficultés à réaliser des liaisons multi-pièces Fortes atténuations causées par les corps humains La directivité des antennes permet des liaisons haut débit en situation
de visibilité ou non Recommandations pour les architectures des futurs réseaux à 60
GHz
Caractérisation et modélisationde la propagation des ondes électromagnétiques à 60 GHzà l’intérieur des bâtiments
Sylvain CollongeSoutenance de doctorat
17 décembre 2003
57
Environnements de mesure
Caractérisation du canal -> présentation des campagnes de mesures
58
Scénarios de mesureParamètre 1 : Emplacement des antennes Propagation en visibilité directe (mono-pièce) Propagation sans visibilité directe (multi-pièce, inter-étage)
Paramètre 2 : Type d’antennes Hauteur :
Type « réseau centralisé » : Tx: 2.20m, angle de la pièce principale, pointée vers le sol
Type « réseau distribué » : Tx and Rx at the same height (1.20m)
Types : Patch / Patch, Patch / Cornet et Cornet / Cornet Polarisations : H / V
Caractérisation du canal
59
Scénarios de mesure
Paramètre 3 : Activité humaine Mesures à court-terme (<1min)
1-2 personnes Déplacements prédéfinis
Mesures à long-terme (séries de 40 min) Jusqu’à 15 personnes Activité naturelle
Paramètre 4 : Mobilier Effet « Large échelle » :
Mesures dans un environnement meublé et vide Effet « Petite échelle » :
Ajout de quelques éléments de mobilier
Caractérisation du canal
60
Procédure de mesureAngles d’arrivée : Rotation sur 360° de l’antenne Rx :
Cornet : 60 points, pas de 6° Patch : 30 points, pas de 12°
Tronçon linéaire : 10 points, pas de 1
Angle d’élévation nul en Rx
Évanouissements et pertes en distance : Antennes pointées l’une vers l’autre Tronçon linéaire
Longueur : de 4 à 80 Pas : de /4 à
Canal variant en temps : Antennes fixes, pointées l’une vers l’autres
Caractérisation du canal
61
Environnement de mesure 1
Centre de LoisirsÉducatifs (CLE)
62
Buildings materials
1 2
( Horn antennas )
Measurement method :
Results :• Breeze blocks (23 cm) : ~66 dB (V polarization)
~60 dB (H polarization)• Brick + plaster (17 cm) : ~36 dB (V polarization)
~41 dB (H polarization) • Wooden door (4 cm) : ~15 dB (V & H)• Window (double-glazing) : ~6 dB (V & H)
… Major results Antennas types and locations
63
Couverture radioSimulations par lancer de rayons(À partir des mesures de matériaux réalisées sur site) Montre l‘importance du diagramme d’antenne et du pointage
Source : Siradel
Antenne omnidirectionnelle
Cornet pointé vers l’émetteur
Cornet pointé dans la direction du maximum de puissance reçue
64
« PC multimédia », PC portable, + radio/TV…
Téléphone portable, + appareil photo, …
+ télécommande, …
« Smart objects »
Réseaux locaux Internet Internet sans fil
Sans fil Accès Internet
TV câblées Interactivité
« Tout connecté »« Tout sans fil »
Tendances historiques
Ordinateur outil de traitement/calcul données : texte/nombre non connecté
Téléphone outil de communication données : voix réseau câblé
Télévision / Radio outil de diffusion données : vidéo / audio réseau unidirectionnel sans fil
+ texte + audio + images + vidéo
Données « multimédia
»
Contexte de l’étude
65
Tendances historiques
Contexte de l’étude
Objets « Communicants » « Connectables » Multimédia Multi-fonctions
Défis actuels : Interfaçage des réseaux Haut débit sans fil Ergonomie / Usages
66
Angles d’arrivée (LOS) Contribution principale du trajet direct
Antenne Cornet :Révèle la contribution des trajets réfléchis d’ordre 1
Caractérisation du canal -> Influence de l’emplacement et du type d’antenne
67
Obstructions décalées
68
Scénario NLOS – 1 pers.
69
Obstruction et oscillations