Amélioration de la phase de détection du spectre d'un système radio cognitive pour le suivi temps réel de patients

International audienceLe suivi régulier des signes vitaux garantit un traitement préventif des pathologies courantes chez une personne, lui assurant ainsi un meilleur état de santé. La majorité des solutions proposées dans ce contexte, repose sur un ensemble de capteurs sans fil hétérogènes équipant le patient et son environnement. Souvent, ces capteurs sont connectés à un nœud local intelligent jouant le rôle de passerelle vers l'extérieur. Le nœud local intelligent pourrait être fixe (medical Box) ou mobile (Smartphone) selon l'endroit où se trouve la personne suivie. Dans le cas où le patient est mobile, une des problématiques auxquelles nous pouvons être confrontés est la garantie d'une connectivité permanente du nœud local intelligent (par exemple un smartphone) avec l'extérieur. Pour répondre à cette problématique, nous avons besoin de définir une architecture de communication robuste, capable d'exploiter différentes technologies et standards, permettant aux équipements de disposer de bandes de fréquences garantissant les transmissions, sans contraintes temporelles et géographiques. La radio cognitive, proposant une occupation opportuniste du spectre et implémentant une fonction de détection des bandes libres, bien que propice, appelle à une prise en compte de la mobilité du patient et des changements de fréquence. La solution que nous proposons à cet effet, est un modèle d'anticipation et de prise de décision, prédisant l'état d'occupation de la bande de fréquences à sonder. Le modèle associe les techniques d'apprentissage artificiel au système Grey Model afin d'allier faible coût algorithmique et connectivité permanente par dissimulation du temps d'entraînement