Data fusion and collaborative state estimation in wireless sensor networks

• Main Author: Haj Chhadé, Hiba
• Other Authors: Compiègne
• Language: en
• Published: 2015
• Subjects: Réseaux de capteurs sans fil; Fusion de données; Réseaux bayésiens; Inférence bayésienne; Estimation d'état; Méthodes à erreurs bornées; Wireless sensor networks; Multisensor data fusion; Bayesian statistical decision theory; Monte Carlo method
• Online Access: http://www.theses.fr/2015COMP2207/document

L'objectif de la thèse est de développer des algorithmes de fusion de données recueillies à l’aide d'un réseau de capteurs sans fil afin de localiser plusieurs sources émettant un agent chimique ou biologique dans l'air. Ces capteurs détectent la concentration de la substance émise, transportée par advection et diffusion, au niveau de leurs positions et de communiquer cette information à un centre de traitement. L’information recueillie de façon collaborative est d'abord utilisée pour localiser les capteurs déployés au hasard et ensuite pour localiser les sources. Les applications comprennent, entre autres, la surveillance environnementale et la surveillance de sites sensibles ainsi que des applications de sécurité dans le cas d'une libération accidentelle ou intentionnelle d'un agent toxique. Toutefois, l'application considérée dans la thèse est celle de la détection et la localisation de mines terrestres. Dans cette approche, les mines sont considérées comme des sources émettrices de produits chimiques explosifs.La thèse comprend une contribution théorique où nous étendons l'algorithme de propagation de la croyance, un algorithme de fusion de données bien connu et largement utilisé pour l'estimation collaborative d'état dans les réseaux de capteurs, au cadre des méthodes à erreurs bornées. Le nouvel algorithme est testé sur le problème de l'auto-localisation dans les réseaux de capteurs statiques ainsi que l'application de suivi d'un objet mobile en utilisant un réseau de capteurs de distance. Autres contributions comprennent l'utilisation d'une approche probabiliste bayésienne avec des techniques d'analyse de données pour localiser un nombre inconnu de sources émettrices de vapeur. === The aim of the thesis is to develop fusion algorithms for data collected from a wireless sensor network in order to locate multiple sources emitting some chemical or biological agent in the air. These sensors detect the concentration of the emitted substance, transported by advection and diffusion, at their positions and communicate this information to a treatment center. The information collected in a collaborative manner is used first to locate the randomly deployed sensors and second to locate the sources. Applications include, amongst others, environmental monitoring and surveillance of sensitive sites as well as security applications in the case of an accidental or intentional release of a toxic agent. However, the application we consider in the thesis is that of landmine detection and localization. In this approach, the land mines are considered as sources emitting explosive chemicals. The thesis includes a theoretical contribution where we extend the Belief Propagation algorithm, a well-known data fusion algorithm that is widely used for collaborative state estimation in sensor networks, to the bounded error framework. The novel algorithm is tested on the self-localization problem in static sensor networks as well as the application of tracking a mobile object using a network of range sensors. Other contributions include the use of a Bayesian probabilistic approach along with data analysis techniques to locate an unknown number of vapor emitting sources.