Segmentation de signaux par maxima d'ondelettes : application à la prédiction de zones de couverture radioélectrique

Dans le cadre du déploiement des réseaux cellulaires de radiocommunication, il est nécessaire de prédire la zone de couverture des émetteurs. Pour un site d'émission, la technique classique consiste à appliquer un modèle de propagation des ondes électromagnétiques en différentes positions définies selon un pas spatial constant. Toutefois, cette méthode conduit à un temps de calcul très important voire prohibitif dans des environnements géographiques complexes. Des approches existent pour réduire le temps de calcul ; elles consistent à simplifier la complexité du modèle de propagation utilisé. La démarche proposée dans cet article est complémentaire. En effet, elle est indépendante du modèle et porte sur la réduction du nombre de points d'application de ce modèle. La méthode présentée s'appuie sur une hypothèse dont la vérification nécessite la segmentation de signaux mesurés par un récepteur mobile et un logiciel d'analyse électromagnétique de l'environnement de mesures. Ainsi, l'objectif est de segmenter le signal reçu en intervalles correspondant à des combinaisons particulières de phénomènes physiques. Pour cela, une représentation proposée par Mallat et Zhong appelée « représentation en maxima d'ondelettes » est étudiée. Cette décomposition permet l'étude des dérivées d'une fonction à différentes échelles. Nous proposons une méthode de segmentation de signaux basée sur le chaînage des maxima à travers les échelles. Ce chaînage permet de sélectionner les discontinuités les plus importantes du signal et ainsi de le segmenter. Within the framework of a research on cellular networks of radio communication, it is essential to be able to predict the area which would be covered by transmitters. To study a transmitter, the standard method consists in applying an electromagnetic wave propagation model to various positions defined according to a constant spatial step. Yet, that method leads to a considerable computation time which might become unexploitable in complex geographical environments. There have already been some researches studying how to reduce that computation time. They consist in the simplification of the propagation model used. The processes in our article is complementary to them. Indeed, our technique is independent of the model. The idea is to reduce the number of calculation points of the model. The method presented here is based on an hypothesis which needs two elements to be confirmed: the segmentation of the signals measured by a mobile re