Collaborative Sensor Calibration: Convergence Study - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Collaborative Sensor Calibration: Convergence Study

Calibration de capteurs collaborative : étude de convergence

Résumé

Air pollution is an increasingly concerning issue in urban areas because of its impact on citizens' health. To tackle pollution effectively, accurate monitoring is a must. Precise stations managed by governmental or specialised institutions do exist, but they are both costly and bulky, which limits the potential to deploy them densely. However, recent progress in micro, connected sensors brings new alternative deployment schemes for dense monitoring by low-cost, imprecise sensors. For such a deployment to be relevant relative to urban air quality monitoring aspects, we are concerned with maintaining the system's properties over time. Indeed, one of the major drawbacks of cheap sensors is their drift: chemical properties degrade over time and alter the measurement accuracy. We challenge this issue by designing distributed, online recalibration procedures. We present a simulation framework modelling a mobile wireless sensor network and we assess the system's measurement confidence using trust propagation paradigms. As WSN calibrations translate as information exchange between sensors, we also study means of limiting the number of such transmissions by skipping the calibrations deemed least profitable to the system.
La pollution de l'air est un problème majeur en milieu urbain à cause de son impact sur la santé. Afin de lutter efficacement contre cette pollution, il est nécessaire de savoir la mesurer finement. Il existe des stations de mesure gouvernementales ou institutionnelles très précises, cependant elles sont coûteuses et volumineuses, ce qui limite la densité potentielle de leur déploiement. Cependant, les avancées récentes dans le domaine des micro-capteurs connectés soulèvent de nouvelles perspectives de déploiement dense de capteurs bon marché, mais moins précis. Pour en tirer un suivi exploitable de la qualité de l'air, il est nécessaire de conserver les propriétés du système au fil du temps. En effet, l'inconvénient majeur de ces capteurs bon marché est leur dérive : les réactifs chimiques contenus dans les capteurs se dégradent, ce qui altère la précision de mesure. Nous nous intéressons à ce problème en concevant des procédures de calibration distribuées et en-ligne. Nous présentons un framework de simulation qui modélise un réseau de capteurs sans fil et nous étudions sa précision de mesure grâce à des mécanismes de propagation de confiance. De plus, comme une calibration de capteurs nécessite un échange d'informations, nous nous intéressons aux moyens de limiter leur nombre en omettant les calibrations les moins profitables au système.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01517793 , version 1 (03-05-2017)
hal-01517793 , version 2 (15-05-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01517793 , version 2

Citer

Léo Le Taro, Hervé Rivano. Collaborative Sensor Calibration: Convergence Study. CoRes 2017- 2ème Rencontres Francophones sur la Conception de Protocoles, l’Évaluation de Performance et l’Expérimentation des Réseaux de Communication, May 2017, Quiberon, France. pp. 1-4. ⟨hal-01517793v2⟩
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