Conservation d'énergie pour les applications collaboratives dans les réseaux de capteurs sans fil

Energy Conservation for Collaborative Applications in Wireless Sensor Networks

• Auteur / Autrice : Oualid Demigha
• Direction : Toufik Ahmed, Khaled-Walid Hidouci
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 29/11/2015
• Etablissement(s) : Bordeaux en cotutelle avec Ecole Nationale Supérieure d'Informatique (ESI) - Alger
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire bordelais de recherche en informatique
• Jury : Président / Présidente : Djamel Eddine Zegour
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bouabdellah Kechar
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Hacène Fouchal, Samira Moussaoui

Mots clés

Mots clés contrôlés

Programmation linéaire

Réseaux de capteurs (technologie)

Réseaux locaux sans fil

Mots clés libres

Réseaux de capteurs sans fil

Solutions heuristiques gourmandes

Programmation linéaire à variables entières

Sélection de noeuds

Corrélation de données

Clustering dynamique

Précision de données

Filtre de Kalman

Collecte des données

Pistage d'objets mobiles

Applications collaboratives

Optimisation d'énergie

Collaborative applications

Geedy heuristic solution

Integer linear programming

Node selection

Data correlation

Dynamic clustering

Data precision

Kalman filter

Data collection

Wireless sensor networks

Energy-efficiency

Mobile target tracking

Résumé

Les réseaux de capteurs sans fil est une technologie nouvelle dont les applications s'étendent sur plusieurs domaines: militaire, scientifique, médicale, industriel, etc. La collaboration entre les noeuds capteurs, caractérisés par des capacités minimales en termes de capture, de transmission, de traitement et d'énergie, est une nécessité pour réaliser des tâches aussi complexes que la collecte des données, le pistage des objets mobiles, la surveillance des zones sensibles, etc. La contrainte matérielle sur le développement des ressources énergétiques des noeuds capteurs est persistante. D'où la nécessité de l'optimisation logicielle dans les différentes couches de la pile protocolaire et du système d'exploitation des noeuds. Dans cette thèse, nous approchons le problème d'optimisation d'énergie pour les applications collaboratives via les méthodes de sélection des capteurs basées sur la prédiction et la corrélation des données issues du réseau lui-même. Nous élaborons plusieurs méthodes pour conserver les ressources énergétiques du réseau en utilisant la prédiction comme un moyen pour anticiper les actions des noeuds et leurs rôles afin de minimiser le nombre des noeuds impliqués dans la tâche en question. Nous prenons l'application de pistage d'objets mobiles comme un cas d'étude. Ceci, après avoir dresser un état de l'art des différentes méthodes et approches récentes utilisées dans ce contexte. Nous formalisons le problème à l'aide d'un programme linéaire à variables binaires dans le but de trouver une solution générale exacte. Nous modélisons ainsi le problème de minimisation de la consommation d'énergie des réseaux de capteurs sans fil, déployé pour des applications de collecte de données soumis à la contrainte de précision de données, appelé EMDP. Nous montrons que ce problème est NP-Complet. D'où la nécessité de solutions heuristiques. Comme solution approchée, nous proposons un algorithme de clustering dynamique, appelé CORAD, qui adapte la topologie du réseau à la dynamique des données capturées afin d'optimiser la consommation d'énergie en exploitant la corrélation qui pourrait exister entre les noeuds. Toutes ces méthodes ont été implémentées et testées via des simulations afin de montrer leur efficacité.

Wireless Sensor Networks is an emerging technology enabled by the recent advances in Micro-Electro-Mechanical Systems, that led to design tiny wireless sensor nodes characterized by small capacities of sensing, data processing and communication. To accomplish complex tasks such as target tracking, data collection and zone surveillance, these nodes need to collaborate between each others to overcome the lack of battery capacity. Since the development of the batteries hardware is very slow, the optimization effort should be inevitably focused on the software layers of the protocol stack of the nodes and their operating systems. In this thesis, we investigated the energy problem in the context of collaborative applications and proposed an approach based on node selection using predictions and data correlations, to meet the application requirements in terms of energy-efficiency and quality of data. First, we surveyed almost all the recent approaches proposed in the literature that treat the problem of energy-efficiency of prediction-based target tracking schemes, in order to extract the relevant recommendations. Next, we proposed a dynamic clustering protocol based on an enhanced version of the Distributed Kalman Filter used as a prediction algorithm, to design an energy-efficient target tracking scheme. Our proposed scheme use these predictions to anticipate the actions of the nodes and their roles to minimize their number in the tasks. Based on our findings issued from the simulation data, we generalized our approach to any data collection scheme that uses a geographic-based clustering algorithm. We formulated the problem of energy minimization under data precision constraints using a binary integer linear program to find its exact solution in the general context. We validated the model and proved some of its fundamental properties. Finally and given the complexity of the problem, we proposed and evaluated a heuristic solution consisting of a correlation-based adaptive clustering algorithm for data collection. We showed that, by relaxing some constraints of the problem, our heuristic solution achieves an acceptable level of energy-efficiency while preserving the quality of data.