Validation de la M

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Validation de la Méthode de Prédiction de
couverture radio Multi-Resolution FDPF
Katia Runser, ARES-INRIA, CITI INSA Lyon Philippe
Buhr, CITI INSA Lyon Guillaume De La Roche, CITI
INSA Lyon Jean-Marie Gorce, ARES-INRIA, CITI INSA
Lyon
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Plan.

• La méthode Multi-Resolution FDPF.
• Processus de Validation.
• Problème didentification.
• Algorithme choisi.
• Résultats
• Jeu de mesures.
• Présentation des solutions trouvées.

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Multi-Resolution Fourier Domain ParFlow.

• Méthode de prédiction de couverture radio
  discrète.
• ALGOTEL 2001
• Présentation théorique de la méthode MR-FDPF.
• Objectifs
• Validation des prédictions à laide de mesures.
• Estimation des paramètres de propagation des
  matériaux
• Indice n,
• Coefficient dabsorption ?.

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Le modèle Multi-Resolution FDPF

• Dérive des équations de Maxwell.
• Domaine temporel Convergence lente.
• Domaine fréquentiel Gorce et al, 01
• Système linéaire Regroupement par blocs.
• Représentation pyramidale.
• Deux étapes de calcul
• Calcul de la Pyramide.
• Calcul de la carte de couverture

Domaine temporel
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Le modèle Multi-Resolution FDPF
Domaine fréquentiel

• Dérive des équations de Maxwell.
• Domaine temporel Convergence lente.
• Domaine fréquentiel Gorce et al, 01
• Système linéaire Regroupement par blocs.
• Représentation pyramidale.
• Deux étapes de calcul
• Calcul de la Pyramide.
• Calcul de la carte de couverture

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(No Transcript)
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Approximations.

• Choix de la fréquence de simulation
• fsim A.fréelle
• Résolution Maximale dr lt ?sim/6
• Simulations en 2D du phénomène de propagation 3D.
  

Calibration du simulateur à laide de mesures
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Paramètres de Calibration.

• ?? Paramètre de mise à léchelle.
• ?air Coefficient dabsorption de lair.
• Pour chaque matériau
• n Indice,
• ? Coefficient dabsorption.
• Valeurs standards existent mais
• Mesure complexe d?r et de ?.
• Varient avec la fréquence, la température,..
• Connaissance à priori du bon matériau ?

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Fonction dévaluation.

• Fonction derreur de prédiction
• Avec ?sim et ?mes les puissances simulées et
  mesurées.
• Critères

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Identification des paramètres.

• Problème difficile
• Nombre de variables élevé.
• Bornes, sensibilité.
• Une évaluation 30s.
• Fonction multimodale.
• Choix dun algorithme
• Optimisation globale.
• Peu dévaluations.

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DIRECT Dividing RECTangle

• Algorithme de recherche directe à motifs. Jones
  et Al., 1993
• Fonctions continues à plusieurs variables.
• Recherche globale et locale.
• Normalisation de lespace de recherche dans un
  hypercube unité.

?cloison
?air
1
ncloison
1
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DIRECT Dividing RECTangle

• A chaque itération
• 1- Sélection des hyper rectangles
  potentiellement optimaux .
• 2- Découpage de chaque rectangle sélectionné.

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Résultats.

• 3 jeux de mesures
• Environnement du CITI (7918,4m).
• 1 grand jeu
• ALLIED - 171 points.
• 2 petits jeux de mesures co-localisées.
• AVAYA1 - 18 points.
• AVAYA2 - 15 points.
• Optimisation DIRECT lancée sur le jeux ALLIED

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Jeu de mesures Allied

• 171 points de mesure.
• 400 échantillons par point de mesure.
• 3.5dB décart type pour un point de mesure.

Cloison
ALLIED
Béton
Cloison Vitrée
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Jeu de mesures Avaya1

• 18 points de mesure
• 3 dB décart type sur les mesures

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Jeu de mesures Avaya2

• 15 points de mesure
• 3 dB décart type sur les mesures

Cloison Vitrée
Cloison
Béton
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Résultats Optimisation pour ALLIED.

• Premiers tests
• Les coefficients ? tendent vers 1
• Absorption des matériaux non significatif ici.
• Modèle daffaiblissement plus proche dun modèle
  2D
• Divise par 2 le nombre de paramètres !

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Résultats Optimisation pour ALLIED.

• Si on fixe ?1, on obtient
• Solution 1 en 22 itérations, soit 344 évaluations
  (3h)
• Critère minimal de 3.5 dB/Points
• Inférieur à lécart type moyen de la distribution
  des mesures.

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Optimisation avec le jeu ALLIED.
Sol. ALLIED Esp. Libre Sol. Standard
Critère (dB) 3.5 8.7 6.1
E(e) (dB) 0 0 0
?? -68 -68 -70
n béton 1.64 1.0 v7
n cloison 2.80 1.0 v2
n cl. Vitrée 3.12 1.0 v7 (verre)
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Solution ALLIED
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Optimisation avec lAP ALLIED.
Sol ALLIED
Sol AV1
Sol Standard
Sol Esp. Libre
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Validité de ces solutions ?

• Une solution est fixée pour calibrer le moteur.
• Est-ce que cette calibration simule correctement
  dautres points daccès ?

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Validité de la Solution Allied.
Jeu de Mesures Avaya1 (18 pts) Avaya2 (15 pts) ALLIED (171 pts)
Critère (dB) 5.2 3.9 3.5
E(e) (dB) 3 0 0
points avec
e lt 3 dB 39 74 70
e lt 5 dB 65 80 90

• Performances de la solution ALLIED plus mauvaises
  pour le jeu de mesures AVAYA1.

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Conclusion

• Diminution du nombre de paramètres à estimer.
• Bornes, sensibilité connues.
• Simulations après identification des paramètres
  
• 70 des points avec une erreur lt 3dB
• 90 des points avec une erreur lt 5dB
• DIRECT permet de trouver une solution.

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Perspectives

• Prise en compte de la directivité des antennes.
• Valider les solutions obtenues sur dautres jeux
  de mesure.
• Estimation des indices pour les matériaux les
  plus courants.
• Recherche dun algorithme doptimisation plus
  performants.