The main complication comes from the heterogeneity of the propagation conditions: from the urban environment and from the diversity of the covered applications, the signals can be received on the gateway with widely varying powers. Then the gateway must be able to deal with the high dynamic range of these signals. This constraint applies strongly on the ADC whose resolution usually depends on the reachable digitized frequency band.

A first study is led to evaluate the required ADC resolution to cope with the dynamic range. For this the dynamic range of the signals is first evaluated, then the required resolution to digitize the signals is found theoretically and with simulations. For a 100~dB power ratio between strong and weak signals, we showed that the ADC resolution needed 21 bits which is far too high to be reached with existing ADCs.

Two different approaches are explored to reduce analogically the signals’ dynamic range. The first one uses the companding technique, this technique being commonly used in analog dynamic range reduction in practice (e.g. in audio signals acquisition), its relevance in multiple signal digitization is studied. Three existing compression laws are explored and two implementations are proposed for the most efficient of them. The feasibility of these implementations is also discussed.

In the second approach we propose to use a two-antennas receiver architecture to decrease the dynamic range. In this architecture two digitization paths are employed: the first one digitizes only the strongest signal on the band. Using the information we get on this signal we reconfigure the second branch of the architecture in order to attenuate the strong signal. The dynamic range being reduced, the signals can be digitized with an ADC with a lower resolution. We show in this work that the ADC resolution can de decreased from 21 to 16 bits using this receiver architecture.

Finally, the promising two-antennas architecture is tested in experimentation to demonstrate its efficiency with dynamic signals (i.e. with appearing and disappearing signals).

Dans les réseaux de capteurs urbains, les nœuds émettent des signaux en utilisant plusieurs protocoles de communication qui coexistent. Ces protocoles étant en évolution permanente, une approche orientée radio logicielle semble être la meilleure manière d’intégrer tous les protocoles sur la passerelle collectant les données. Tous les signaux sont donc numérisés en une fois.

La grande plage dynamique des signaux reçus est alors le principal problème : ceux-ci peuvent être reçus avec une puissance très variable selon les conditions de propagation. Dans le cas d’une réception simultanée, le Convertisseur Analogique-Numérique (CAN) doit être capable d’absorber une telle dynamique.

Une première étude est menée afin d’établir les caractéristiques requises du CAN sur une passerelle d’un tel réseau de capteurs. La résolution minimale de 21 bits obtenue s’avérant trop importante pour être atteinte au vu de l’état de l’art actuel, deux approches différentes sont explorées pour réduire la plage dynamique des signaux avant la numérisation.

La première approche s’appuie sur la technique du companding. Des lois de compression connues sont explorées afin d’étudier leur viabilité dans le cas de la numérisation de signaux multiples, et deux nouvelles implémentations sont proposées pour la plus performante d’entre elles.

La deuxième technique proposée consiste en une nouvelle architecture de réception utilisant deux voies de réception. La première d’entre elles est dédiée au signal le plus fort sur la bande : celui-ci est démodulé et sa fréquence d’émission est mesurée. À partir de cette mesure, la seconde branche est reconfigurée de manière à atténuer ce signal fort, en réduisant ainsi la plage dynamique. Les autres signaux sont ensuite numérisés sur cette branche avec une résolution du CAN réduite.

Cette deuxième approche semblant plus prometteuse, elle est testée en expérimentation. Sa viabilité est démontrée avec des scénarios de réception de signaux prédéfinis représentant les pires cas possibles.