Implémentation du codage à minimum d'énergie pour les wake-up radios - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Implémentation du codage à minimum d'énergie pour les wake-up radios

Résumé

Wake-up Radios (WuRs) represent one of the most promising solutions for allowing an ultra-low power consumption in wireless sensor networks. However, WuRs have several limitations such as low sensitivity, inducing a miss-interpret of the wake-up signal, and thus a performance degradation of the whole system. This work introduces the use of minimum energy coding in order to enhance the WuR reliability while being energy efficient. The decoding is implemented on the micro-controller of the used WuR platform. It is shown, by combining analytical models and experimental measurements, an enhancement on the reliability up to 22% and a total energy saving of 42% while applying minimum energy coding.
Les Wake-up Radios (WuR) sont une des solutions les plus prometteuses pour permettre une consommation d'énergie ultra faible dans les réseaux de capteurs sans fil. Cependant, les WuR ont plusieurs limitations telles que leur faible sensibilité, induisant une mauvaise réception du signal de réveil, et donc une dégradation des performances de l'ensemble du système. Ce travail introduit l'utilisation d'un codage à minimum d'énergie afin d'améliorer la fiabilité des WuR tout en étant économe en énergie. Le décodage est implémenté sur le micro-contrôleur faible consommation de la WuR utilisée. Il est démontré, en combinant des modèles analytiques et des mesures expérimentales, une amélioration de la fiabilité jusqu'à 22% et une économie d'énergie totale de 42% lorsque le codage à minimum d'énergie est utilisé.
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Dates et versions

hal-03776589 , version 1 (13-09-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03776589 , version 1

Citer

Nour El Hoda Djidi, Matthieu Gautier, Antoine Courtay, Olivier Berder. Implémentation du codage à minimum d'énergie pour les wake-up radios. GRETSI 2022 - 28ème colloque du Groupement de Recherche en Traitement du Signal et des Images, Sep 2022, Nancy, France. ⟨hal-03776589⟩
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