Title: Validation de la M
1Validation 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
2Plan.
- La méthode Multi-Resolution FDPF.
- Processus de Validation.
- Problème didentification.
- Algorithme choisi.
- Résultats
- Jeu de mesures.
- Présentation des solutions trouvées.
3Multi-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 ?.
4Le 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
5Le 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
6(No Transcript)
7Approximations.
- 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
8Paramètres 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 ?
9Fonction dévaluation.
- Fonction derreur de prédiction
- Avec ?sim et ?mes les puissances simulées et
mesurées. - Critères
10Identification des paramètres.
- Problème difficile
- Nombre de variables élevé.
- Bornes, sensibilité.
- Une évaluation 30s.
- Fonction multimodale.
- Choix dun algorithme
- Optimisation globale.
- Peu dévaluations.
11DIRECT 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
12DIRECT Dividing RECTangle
- A chaque itération
- 1- Sélection des hyper rectangles
potentiellement optimaux . - 2- Découpage de chaque rectangle sélectionné.
13Résultats.
- 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
14Jeu 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
15Jeu de mesures Avaya1
- 18 points de mesure
- 3 dB décart type sur les mesures
16Jeu de mesures Avaya2
- 15 points de mesure
- 3 dB décart type sur les mesures
Cloison Vitrée
Cloison
Béton
17Résultats 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 !
18Résultats 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.
19Optimisation 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)
20Solution ALLIED
21Optimisation avec lAP ALLIED.
Sol ALLIED
Sol AV1
Sol Standard
Sol Esp. Libre
22Validité de ces solutions ?
- Une solution est fixée pour calibrer le moteur.
- Est-ce que cette calibration simule correctement
dautres points daccès ?
23Validité 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.
24Conclusion
- 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.
25Perspectives
- 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.