PhD Defense: “A flexible gateway receiver architecture for the urban sensor networks”, by Mathieu Vallérian, on 15th June

The defense will take place at 10.00 in Amphi Chappe, and will be in French with slides in English.



Claude DUVANAUD, Université de Poitiers

Patrick LOUMEAU, Télécom ParisTech


Christophe MOY, CentraleSupélec

Jean-François DIOURIS, Polytech Nantes

Pierre MADILLO, Orange Labs


Guillaume VILLEMAUD, INSA de Lyon

Florin HUTU, INSA de Lyon

Tanguy RISSET, INSA de Lyon




In this thesis, a receiver architecture for a gateway in a urban sensors network was designed. To embed the multiple protocols coexisting in this environment, the best approach seems to use a reconfigurable architecture, following the scheme of the Software-Defined Radio (SDR). All the received signals should be digitized at once by the Analog-to-Digital Converter (ADC) in order to sustain the reconfigurability of the architecture: then all the signal processing will be able to be digitally performed.
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.


PhD Defense: “From Mobile to Cloud: Using Bio-Inspired Algorithms for Collaborative Application Offloading”, by Roya Golchay, on 26th January


Philippe ROOSE, Maître de Conférences HDR, Université de Pau et des Pays de l’Adour
Sophie CHABRIDON, Maître de Conférences HDR, Télécom SudParis

Bernard TOURANCHEAU, Professeur des Universités, Université Joseph Fourier
Philippe LALANDA, Professeur des Universités, Université Joseph Fourier
Jean-Marc PIERSON, Professeur des Universités, Université Paul Sabatier, Toulouse 3France

Frédéric LE MOUEL, Maître de conférences, INSA de Lyon
Stéphane FRENOT, Professeur des Universités, INSA de Lyon


Not bounded by time and place, and having now a wide range of capabilities, smartphones are all-in-one always connected devices – the favorite devices selected by users as the most effective, convenient and necessary communication tools. Current applications developed for smartphones have to face a growing demand in functionalities – from users, in data collecting and storage – from IoT device in vicinity, in computing resources – for data analysis and user profiling; while – at the same time – they have to fit into a compact and constrained design, limited energy savings, and a relatively resource-poor execution environment. Using resource- rich systems is the classic solution introduced in Mobile Cloud Computing to overcome these mobile device limitations by remotely executing all or part of applications to cloud environments. The technique is known as application offloading.

Offloading to a cloud – implemented as geographically-distant data center – however introduces a great network latency that is not acceptable to smartphone users. Hence, massive offloading to a centralized architecture creates a bottleneck that prevents scalability required by the expanding market of IoT devices. Fog Computing has been introduced to bring back the storage and computation capabilities in the user vicinity or close to a needed location. Some architectures are emerging, but few algorithms exist to deal with the dynamic properties of these environments.

In this thesis, we focus our interest on designing ACOMMA, an Ant-inspired Collaborative Offloading Middleware for Mobile Applications that allowing to dynamically offload application partitions – at the same time – to several remote clouds or to spontaneously-created local clouds including devices in the vicinity. The main contributions of this thesis are twofold. If many middlewares dealt with one or more of offloading challenges, few proposed an open architecture based on services which is easy to use for any mobile device without any special requirement. Among the main challenges are the issues of what and when to offload in a dynamically changing environment where mobile device profile, context, and server properties play a considerable role in effectiveness. To this end, we develop bio-inspired decision-making algorithms: a dynamic bi-objective decision-making process with learning, and a decision-making process in collaboration with other mobile devices in the vicinity. We define an offloading mechanism with a fine-grained method-level application partitioning on its call graph. We use ant colony algorithms to optimize bi-objectively the CPU consumption and the total execution time – including the network latency.

PhD Defense: “Impact of a local and autonomous decision on intelligent transport systems at different scales”, by Marie-Ange Lèbre, on 25th January


Arnaud De La Fortelle, Mines ParisTech
Abdellah Moudni, Université de Technologie de Belfort-Montbéliard

Farouk Yalaoui, Université Technologique de Troyes
Marco Fiore, CNR-IEIIT, Italie

Frédéric Le Mouël, Insa de Lyon
Stéphane Frénot, Insa de Lyon
Eric Ménard, Valeo


In this thesis we present vehicular applications across different scales: from small scale that allows real tests of communication and services; to larger scales that include more constraints but allowing simulations on the entire network. In this context, we highlight the importance of real data and real urban topology in order to properly interpret the results of simulations (production of a real trace). We describe different services using V2V and V2I communication. In each of them we do not pretend to take control of the vehicle, the driver is present in his vehicle, our goal is to show the potential of communication thanks to local decisions. In the small scale, we focus on a service with a traffic light that improves travel times, waiting times and CO2 and fuel consumption. The medium scale is a roundabout, it allows, through a decentralized autonomous and probabilist algorithm, to improve the same parameters. It also shows that with a simple and decentralized decision-making process, the system is robust to packet loss, density, human behavior or equipment rate. Finally on the scale of a city, we show that local and decentralized decisions, with only a partial access to information in the network, lead to results close to centralized solutions. The amount of data in the network is greatly reduced. We also test the response of these systems in case of significant disruption in the network such as accidents, terrorist attack or natural disaster. Models, allowing local decision thanks to information delivered around the vehicle, show their potential whatsoever with the V2I communication or V2V.


“De l’impact d’une décision locale et autonome sur les systèmes de transport intelligent à différentes échelles”.

Les environnements connectés sont en plein essor, grâce aux différents supports technologiques couplés aux nouvelles technologies de l’information et de la communication. Le milieu urbain et véhiculaire ne déroge pas à la règle ; la communication entre les véhicules et l’infrastructure permet d’imaginer une quantité considérable de nouveaux services, rendant la ville toujours plus intelligente et efficace.

Dans cette thèse nous présentons des applications véhiculaires au sein de différentes échelles : de la petite échelle qui permet d’effectuer des tests réels de communication et de service, à des échelles plus grandes incluant plus de contraintes mais permettant des simulations sur l’ensemble du réseau. Dans ce contexte, nous soulignons l’importance de traiter des données réelles (production d’une trace) afin de pouvoir interpréter correctement les résultats des simulations. Nous proposons alors, différents services utilisant les communications V2V et V2I. Dans ces derniers, nous ne prétendons pas prendre le contrôle du véhicule, notre but est de montrer le potentiel et l’impact de prise de décisions locales sur le milieu urbain grâce à la communication véhiculaire. A petite échelle, nous nous focalisons sur un service comprenant un feu de circulation, permettant d’améliorer les temps de parcours et d’attente, ainsi que la consommation en CO2 et en carburant. La moyenne échelle se situant sur un rond-point, permet, grâce à un algorithme décentralisé autonome et probabiliste, d’améliorer ces mêmes paramètres et montre également qu’avec une prise de décision simple et décentralisée, le système est robuste face à la perte de paquet, à la densité, ou encore aux taux d’équipement. Enfin, à l’échelle d’une ville, nous montrons que des décisions prises de manière locale et décentralisée, avec un accès à une information partielle dans le réseau, donnent des résultats proches des solutions centralisées. Ainsi la quantité de données transitant dans le réseau est considérablement diminuée. Nous testons également la réponse de ces modèles en cas de perturbation plus ou moins importante, tels que un accident, un acte terroriste ou encore une catastrophe naturelle. Les modèles permettant une prise de décision locale grâce aux informations délivrées autour d’un véhicule, montrent leur potentiel, que se soit avec la communication V2I ou V2V.