Connectivité intelligente en communication sans fil sous-marine

L’Internet des objets sous-marins

L’eau joue un rôle prépondérant sur notre planète. Océans, lacs, rivières, calottes glaciaires et glaciers couvrent environ 70 % de la surface de la Terre. Au Canada, l’eau occupe une place encore plus dominante, car le pays détient 20 % des ressources totales en eau douce. C’est là que revêt toute l’importance de l’interconnexion des objets sous-marins dans les milieux maritimes et subaquatiques ou, en d’autres termes, l’Internet des objets sous-marins (Internet of Underwater Things, IoUT). Facteur essentiel pour nombre d’industries au Canada comme la pêche et l’exploitation minière, l’IoUT sert aussi aux applications militaires comme la surveillance, l’inspection et l’océanographie.

Défis liés aux communications sous-marines

Les systèmes optiques sans fil sont une solution prometteuse pour les communications sous-marines, compte tenu de leurs débits de données élevés et de leur transmission rapide. Ces systèmes doivent interagir avec le milieu marin pour recueillir ou gérer des informations. Contrairement à l’environnement atmosphérique, le monde marin engendre une dégradation plus importante du signal en raison de l’absorption et de la diffusion de l’eau qui réduit la portée de la communication. En outre, la directivité de la lumière nécessite un bon alignement des nœuds. Comme le montre la figure 1, un petit décalage de l’emplacement du récepteur peut faire échouer la transmission. Le problème de l’alignement a été abordé dans [1] par une approche statique, soit le maintien d’une grande largeur de faisceau lumineux pour s’assurer que la lumière couvre tout le récepteur. Mais maintenir une telle largeur de faisceau limite la portée de la lumière et exerce des contraintes affectant la qualité de la liaison. Il est donc préférable de maintenir un faisceau relativement étroit et de l’ajuster dynamiquement à la situation qui prévaut au moyen de l’envoi. L’apprentissage par renforcement (AR) semble être une solution prometteuse dans de tels cas puisqu’il se fait par essais et erreurs, sans nécessiter de connaissances préalables de l’environnement [2].

Figure 1 : Modèle pour un système UOWC P2P. [3]

Méthode dynamique proposée

Le but principal du projet est de construire un réseau autonome auto-organisé (Self-Organized Network, SON) pour communications optiques sans fil sous-marines, qui soit robuste dans l’environnement hostile qu’est le milieu sous-marin. La première étape est d’assurer une bonne connectivité entre les différents liens du réseau afin de garantir la transmission des paquets. Pour ce faire, nous procédons à l’adaptation dynamique du faisceau d’un système UOWC (Underwater Optical Wireless Communication) point à point (P2P) qui s’adapte de façon dynamique à la situation existante sans nécessiter de connaissances préalables sur l’emplacement exact du récepteur [3]. L’adaptation du faisceau se fait en réglant la largeur du faisceau, son orientation ou les deux, simultanément. Nous avons donc établi trois méthodes AR pour l’adaptation du faisceau, à savoir l’adaptation de la largeur (AL), de l’orientation (AO) et de largeur et orientation du faisceau (ALO), et appliqué les algorithmes Q-Learning et SARSA à ces trois méthodes. La solution proposée permet d’améliorer la qualité des liaisons tout en maintenant une fiabilité élevée du système UOWC P2P. Nous avons comparé les performances du système avec la méthode statique existante, présenté dans [1]. L’évaluation se fait selon le résultat du rapport signal-bruit (RSB) de chaque méthode, en fonction des perturbations de l’eau dans quatre milieux sous-marins : eau de mer pure, océan propre, océan côtier et eaux troubles. Les résultats présentés à la figure 2 prouvent que les méthodes dynamiques proposées ont donné de meilleurs résultats que la technique statique pour les quatre milieux sous-marins considérés.

Figure 2a : Eau de mer pure

Figure 2b : Eau d’océan propre

Figure 2c : Eau d’océan côtière

Figure 2d : Eau turbide de port

Figure 2 : Comparaison de la qualité du signal entre les modèles proposés et le modèle statique pour différents types d’eau. [3]

La technique que nous proposons pour les systèmes UOWC a des retombées remarquables sur les industries dépendant des communications sous-marines. Elle assure une adaptation dynamique aux changements continus de l’environnement marin comme le taux de pollution et le niveau de l’eau, et met en valeur l’industrie verte préconisée par de nombreuses entreprises canadiennes. En outre, grâce à la lumière, elle garantit la transmission d’informations sur de longues distances, comportant de faibles latences. Elle contribue à éviter la propagation de substances toxiques dans l’eau et à assurer un contrôle constant des différents équipements sous-marins. Par conséquent, elle permettrait de prolonger la durée de vie de ces appareils et d’économiser des millions de dollars, compte tenu des coûts élevés des équipements marins.