Application of the TBM to the Communication Nodes Localization Using Proximity Measures.
Application du TBM pour la Localisation de Nœuds de Communication À Partir de Mesures de Proximité
OPEN ACCESS
Materials localization on a site under contruction (a building for instance) is very important from an economical point of view.RFID systems and localization systems as GPS allow to treat such a problem in the more general context of randomly distributed communication nodes localization.When the nodes are moving the problem is still more complicated.The work exposed in this paper shows how the Transferable Belief Model be used for the detection of potential movements.This study also show how to deal with the calculation.
Résumé
La localisation de matériaux sur un site de construction est d'un intérêt économique de premier ordre. L'utilisation de systèmes RFID (Radio Frequency IDentification) et de dispositifs de localisation par satellite permettent de traiter ce problème dans le cadre,plus général,de la localisation de nœuds de communication distribués aléatoirement. Lorsque ces nœuds peuvent se déplacer de façon aléatoire,la problématique s'en trouve encore complexifiée. Les travaux exposés dans cet article montrent comment la modélisation,dans le cadre du Modèle de Croyance Transférable,de l'imprécision et de l'incertitude inhérentes au problème permet d'y apporter une solution. L'utilisation du conflit permet tout particulièrement de détecter,puis de prendre en compte,le mouvement d'un nœud de communication. L'étude proposée montre également comment il est possible de conduire les calculs de façon à ne pas être confronté à une explosion combinatoire.
Transferable Belief Model,Conflict Management,RFID,GPS,Communication Node
Mots clés
Modèle de Croyance Transférable,Gestion du Conflit,RFID,GPS,Nœuds de Communication
[1] APPRIOU A., Discrimination multisignal par la théorie de l’évidence. In Decision et reconnaissance des formes en traitement du signal. Hermes, 2002.
[2] BOYD S., L. VANDENBERGHE, Convex Optimization. Cambridge University Press,Press, 2004.
[3] BULUSU N., J. HEIDEMANN, D. ESTRIN, GPS-less low-cost outdoor localization for very small devices. IEEE Transaction on Personnal Communication, 7(5) :28-34, 2000.
[4] DEMPSTER A.P., Upper and lower probabilities induced by a multivalued mapping. Annals of Mathematical Statistics, (38), 1967.
[5] DEMPSTER A.P., A generalization of the Bayesian inference. Journal of the Royal Statistical Society, (30), 1968.
[6] DOHERTY L., L. GHAOUI, Convex position estimation in wireless sensor network. In Proceedings of IEEE INFOCOM, pages 16551663, 2001.
[7] DUBOIS D., H. PRADE, Representation and combination of uncertainty with belief functions and possibility measures. Comp. Intell., pages 244-264, 1988.
[8] HAENNI R., N. LEHMANN, Implementing belief function computations. International Journal of Intelligent Systems, (18) :31-49, 2003.
[9] HIGHTOWER J., G. BORELLO, Location sensing techniques. Technical Report UW CSE 01-07-01, Department of Computer Science and Engineering, University of Washington, Seattle - WA, 2001.
[10] E.J. JASELSKIS EL-MISALAMI, Implementing radio frequency identification in the construction process. J. of Mgmt in Engr., 129(6) :680-688, 2003.
[11] KINI D.U., Materials management: the key to successfull project management. J. of Mgmt in Engr., 15(1) :30-34, 1999.
[12] LEFEVRE E., O. COLOT, P. VANNOORENBERGHE, Belief function combination and conflict management. Information Fusion, pages 149-162.
[13] PEYRET F., R. TASKY,Asphalt quality parameters traceability using electronics tags and GPS. In Proceedings of ISARC’02 - Washington DC, pages 155-160, 2002.
[14] RUIZ L.B., J.M. NOGUEIRA, A.F. LOUREIRO, Multimedia communication in wireless sensor networks. Annales des Télécommunications, Réseaux de capteurs, 60(7-8), juillet août 2005.
[15] SACKS R.,R. NAVON,E. GOLDSCHMIDT,Building project model support for automated labor monitoring. J. of Computing in Civil Engrg., 17(1) :19-27, 2003.
[16] SHAFER G.A., A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press, 1976.
[17] SIMIC S.N., S. SASTRY, Distributed localization in wireless ad-hoc network. Technical Report UCB/ERL M02/26, Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley - CA, 2002.
[18] SMETS P., Un modèle mathématico-statistique simulant le processus de diagnostique médical. PhD thesis, Université Libre de Bruxelles, 1978.
[19] SMETS P., Data fusion in the transferable belief model. In Proceedings of the 3rd International Conference on Information Fusion, pages 21-33, 2000. Paris, France.
[20] SMETS P., KENNES R., The transferable belief model. Atificial Intelligence, (66) :191-234, 1994.
[21] TOMMELEIN I., Pull-driven scheduling for pipe-spool installation: Simulation of a lean construction technique. J. Constr. Engrg. manag., 124(4) :279-288, 1998.
[22] VORSTER M., G. LUCKO, Construction technology needs assessment update. Technical Report Report 173-11, Construction Industry Institute,Austin, Texas, 2002.
[23] YAGER R., On the dempster-shafer framework and new combinaison rules. Information Sciences, pages 93-138, 1987.