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Méthodes informées de factorisation matricielle pour l’étalonnage de réseaux de capteurs mobiles et la cartographie de champs de pollution.

Clément Dorffer

mercredi 13 décembre 2017 à 10h00

Salle B014


Le mobile crowdsensing consiste à acquérir des données géolocalisées et datées d’une foule de capteurs mobiles (issus de ou connectés à des smartphones). Dans cette thèse, nous nous intéressons au traitement de données issues du mobile crowdsensing environnemental. En particulier, nous proposons de revisiter le problème d’étalonnage aveugle de capteurs comme un problème informé de factorisation matricielle à données manquantes, où les facteurs contiennent respectivement le modèle d’étalonnage fonction du phénomène physique observé (nous proposons des approches pour des modèles affines et non-linéaires) et les paramètres d’étalonnage de chaque capteur. Par ailleurs, dans l’application de surveillance de la qualité de l’air que nous considérons, nous supposons avoir à notre disposition des mesures très précises mais distribuées de manière très parcimonieuse dans le temps et l’espace, que nous couplons aux multiples mesures issues de capteurs mobiles. Nos approches sont dites informées car (i) les facteurs matriciels sont structurés par la nature du problème, (ii) le phénomène observé peut être décomposé sous forme parcimonieuse dans un dictionnaire connu ou approché par un modèle physique/géostatistique, et (iii) nous connaissons la fonction d’étalonnage moyenne des capteurs à étalonner. Les approches proposées sont plus performantes que des méthodes basées sur la complétion de la matrice de données observées ou les techniques multi-sauts de la littérature, basées sur des régressions robustes. Enfin, le formalisme informé de factorisation matricielle nous permet aussi de reconstruire une carte fine du phénomène physique observé.

Mots clés : Étalonnage de capteurs, factorisation matricielle, estimation de données manquantes, internet des objets, mobile crowdsensing