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Soutenance de thèse de Monsieur Abdallah SOBEHY "Localisation basée sur l’apprentissage artificielle en 5G"

L’Ecole Doctorale de l’Institut Polytechnique de Paris
et le Laboratoire de recherche SAMOVAR présentent
l’AVIS DE SOUTENANCE de Monsieur Abdallah SOBEHY
Autorisé à présenter ses travaux en vue de l’obtention du Doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris, préparé à Télécom SudParis en :Informatique
« Localisation basée sur l’apprentissage artificielle en 5G »
le VENDREDI 6 NOVEMBRE 2020 à 14h00

Télécom SudParis, Salle C06
9 rue Charles Fourier, 91000 Evry-Courcouronnes

Membres du jury :

M. Eric RENAULT, Professeur,
ESIEE Paris, FRANCE
Directeur de thèse
M. Paul MUHLETHALER, EVA Team Leader,
Inria, FRANCE
CoDirecteur de thèse
M. Nadjib AIT SAADI, Professeur des Universités,
Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines, FRANCE
Examinateur
M. Sidi-Mohammed SENOUCI, Professeur,
Université de Bourgogne, FRANCE
Rapporteur
Mme Hamida SEBA, Maître de conférences,
Université Claude Bernard Lyon 1, FRANCE
Rapporteur
M. Stephane MAAG, Professeur,
Télécom SudParis, FRANCE
Examinateur
Mme Oyunchimeg SHAGDAR, Research Team Leader,
VEDECOM, FRANCE
Examinatrice

Résumé :
La localisation est le processus d’estimation de la position d’une entité dans un système de coordonnées local ou global. Les applications de localisation sont largement réparties dans des contextes différents. Dans les événements, le suivi des participants peut sauver des vies pendant des crises. Dans le domaine de la santé, les personnes âgées peuvent être suivies pour répondre à leurs besoins dans des situations critiques comme les chutes. Dans les entrepôts, les robots transférant des produits d’un endroit à un autre nécessitent une connaissance précise de ses positions, la position des produits ainsi que des autres robots. Dans un contexte industriel, la localisation est essentielle pour réaliser des processus automatisés qui sont assez flexibles pour être reconfiguré à diverses missions. La localisation est considérée comme un sujet de grand intérêt tant dans l’industrie que dans l’académie, en particulier avec l’avènement de la 5G avec son "Enhanced Mobile Broadband (eMBB)" qui devrait atteindre 10 Gbits/s, "Ultra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC)" qui est moins d’une milliseconde et "massive Machine-Type Communication (mMTC)" permettant de connecter environ 1 million d’appareils par kilomètre. Dans ce travail, nous nous concentrons sur deux principaux types de localisation ; la localisation basée sur la distance entre des appareils et la localisation basée sur les empreintes digitales. Dans la localisation basée sur la distance, un réseau d’appareils avec une distance de communication maximale estime les valeurs de distances par rapport à leurs voisins. Ces distances ainsi que la connaissance des positions de quelques nœuds sont utilisées pour localiser d’autres nœuds du réseau à l’aide d’une solution basée sur la triangulation. La méthode proposée est capable de localiser environ 90% des nœuds d’un réseau avec un degré moyen de 10. Dans la localisation basée sur les empreintes digitales, les réponses des chaînes sans fil sont utilisées pour estimer la position d’un émetteur communiquant avec une antenne MIMO. Dans ce travail, nous appliquons des techniques d’apprentissage classiques (K-nearest neighbors) et des techniques d’apprentissage en profondeur (Multi-Layer Perceptron Neural Network et Convolutional Neural Networks) pour localiser un émetteur dans des contextes intérieurs et extérieurs. Notre travail a obtenu le premier prix au concours de positionnement préparé par IEEE Communication Theory Workshop parmi 8 équipes d’universités de grande réputation du monde entier en obtenant une erreur carrée moyenne de 2,3 cm.

Abstract :
Localization is the process of determining the position of an entity in a local or global coordinate system. The applications of localization are widely spread across different contexts. For instance, in events, tracking the participants can save lives during crises. In health-care, elderly people can be tracked to respond to their needs in critical situations like falling. In warehouses, robots transferring products from one place to another require accurate knowledge of products’ positions as well as other robots. In industrial context of the factory of the future, localization is invaluable to achieve automated processes that are flexible enough to be reconfigured for various purposes. Localization is considered a topic of high interest both in the academia and industry especially with the advent of 5G. The requirements of 5G pave the way for revolutionizing localization capabilities ; Enhanced Mobile Broadband (eMBB) that is expected to reach 10 Gbits/s, Ultra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC) which is less than 1 ms and massive Machine-Type Communication (mMTC) allowing to connect around 1 million devices per km. In this work, we focus on two main types of localization ; range-based localization and fingerprinting based localization. In range-based localization, a network of devices with a maximum communication range estimate inter-distance values to their first-hop neighbors. These distances along with knowledge of positions of few anchor nodes are used to localize other nodes in the network using a triangulation based solution. The proposed method is capable of localizing ≈ 90% of nodes in a network with an average degree of ≈ 10. In the second contribution, wireless channel responses, aka. Channel State Information (CSI) is used to estimate the position of a transmitter communicating with a MIMO antenna. In this work, we apply classical learning techniques (K-nearest neighbors) and deep learning techniques (Multi-Layer Perceptron Neural Network and Convolutional Neural Networks) to localize a transmitter in indoor and outdoor contexts. Our work achieved the first place in the indoor positioning competition prepared by IEEE’s Communication Theory Workshop among 8 teams from highly reputable universities worldwide by achieving a Mean Square Error of 2.3 cm.