l'optimisation des protocoles distribués multiradio pour les réseaux de capteurs sansfil

par Simon Obenofunde

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Olivier Togni et de Wahabou Abdou.

Thèses en préparation à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de SPIM - Sciences Physiques pour l'Ingénieur et Microtechniques , en partenariat avec LIB - Laboratoire Informatique de Bourgogne (laboratoire) et de Pôle 2 - Combinatoire, Réseaux et Sciences des Données (equipe de recherche) depuis le 30-10-2015 .


  • Résumé

    Propriétés du monde physique comme la température, la pression et les précipitations sont toujours en évolution. Eruptions, les tsunamis, les feux de brousse, le mouvement des substances dangereuses par des terroristes, etc., peuvent survenir à tout moment dans les zones sujettes à un tel. Il existe habituellement des signes naturels associés à la survenue de ces événements qui peuvent être utilisés pour les prévoir. L'apparition de ces catastrophes conduisent généralement à des changements dans notre monde physique qui peut avoir une incidence sur nos vies. Il est donc important pour nous d'être en mesure de surveiller ces changements afin d'être en mesure de planifier sur la façon de réagir ou de les contrôler. Ceux-ci impliquent la collecte d'informations à leur sujet en temps opportun et de l'analyse même. la mise en réseau de capteurs sans fil se révèle être la panacée pour la surveillance [5] dans presque tous les efforts de la vie que ce soit civil, industriel, militaire, climatique, etc. Un réseau de capteurs sans fil, WSN est un réseau sans fil de capteurs capables de détecter, de traitement et de transmission les informations détectées à un centre de traitement qui peut être retiré de la zone en cours de détection. Le centre de traitement peut parfois être atteint grâce à l'Internet. Le nœud de capteur sont généralement très petites, ayant des ressources limitées en termes de fourniture d'énergie, de puissance de traitement, le stockage, les plages de transmission, etc. La conception et la performance d'un réseau de capteurs sans fil est en proie à divers problèmes. Parmi ceux-ci, la conservation de l'énergie est l'un des plus critiques [7] et stimulant. En effet, les noeuds sont la plupart du temps à piles soit avec la possibilité de les recharger très mince ou leurs remplaçants impraticable. Ceci est pauvrement en raison du fait que les zones à détecter peuvent être trop grandes et les noeuds de trop de décisions accéder à chacun presque impossible. L'environnement étant détecté pourrait aussi être inaccessible que dans des zones dangereuses où les nœuds ne peuvent être lâchés dans l'air, ou en utilisant d'autres moyens sûrs de déploiement. Gestion d'énergie donc un impact direct sur la durée de vie de noeuds et le réseau en général [8]. Le plus gros consommateur d'énergie en fonctionnement du noeud de capteur est la communication de données. Cela peut être décomposé les principaux domaines suivants [13] .Le premier est la retransmission de paquets corrompus résultant de la collision. Collision augmente aussi la latence. La deuxième source est Howlzworth, qui se produit lorsqu'un noeud ramasse les paquets destinés à d'autres noeuds. Le troisième est en tête de paquet de commande. Cela vient d'envoyer et recevoir des paquets de contrôle. La dernière source majeure d'inefficacité est l'écoute de repos, à savoir, à l'écoute de recevoir possible le trafic non envoyé. Cela est particulièrement vrai dans de nombreuses applications de réseaux de capteurs. Si rien est détectée, les noeuds sont en mode veille pendant la plupart du temps. De nombreuses mesures ont montré que l'écoute au repos consomme 50 à 100% de l'énergie nécessaire pour la réception. Étant donné que le débit de données pour WSN est généralement faible (il utilise plus généralement Zig Bee par opposition à une connexion Wi-Fi) [10] et le flux de trafic en rafales dans la nature, il n'y a pas besoin de les radios des nœuds d'être actif à tout moment. Ainsi noeuds mettent leurs radios off ou d'aller dormir pendant un certain temps et les mettre sur ou se réveiller périodiquement, pour recevoir des données. Cette alternance d'un noeud entre aller dormir et se réveiller est considéré comme un vélo de service. Par exemple, si la radio de noeud dort pendant 40 s et reste éveillé pour les 20 prochaines s, avant d'aller dormir à nouveau, son cycle de service [13] est Cycle de service = 20/60 x 100% ......................................... .....................................1 = 33,3% Cela équivaut à des économies de pourcentage en énergie. La disponibilité de la communication alternative du réseau, que nous définissons comme sa capacité à envoyer des données au centre de traitement, est réduite par la valeur du gain en énergie. Communication Disponibilité Ac = (100 - cycle de service)% ....................................... ..2 Car le fait qu'il pourrait y avoir un déploiement énorme et redondant de nœuds de capteurs ayant une capacité de transmission limitée en termes de gammes de transmission couvrant un champ détecté, il pourrait y avoir aucune communication directe entre une source et un puits. nœuds de capteurs peuvent donc agir un noeuds relais. La survenance d'un événement dans le champ étant détecté peut déclencher un noeud source pour démarrer la transmission de données. Mais si les nœuds intermédiaires ou de reparcage ne sont pas éveillés et à la bonne fréquence ou d'un canal, la transmission ne peut pas être reçu. noeud intermédiaire doit donc se réveiller au bon moment de recevoir cette communication, comme étant éveillés sans réception est à l'écoute de repos. Il est donc important que l'écoute de repos être minimisée comme une mesure pour économiser l'énergie. Ceci peut être réalisé en minimisant le temps d'un noeud reste allumé. Sommeil Protocole RELAY, SREP est donc proposé comme un moyen d'optimiser les performances d'un WSN notamment en termes de conservation de l'énergie par la diffusion / partage de l'écoute de repos entre les nœuds du réseau. SREP est un objectif de protocole à l'augmentation du temps le réseau est vivant sans augmenter son cycle de service. Il est présenté ci-dessous. Il combine les avantages qui incombent à multi-canaux et multi-radios paradigmes.

  • Titre traduit

    Optimization of Distributed Multiradio Protocols for Wireless Sensor Networks


  • Résumé

    Properties of the physical world like temperature, pressure and precipitation are always changing. Eruptions, tsunamis, bush fires, movement of dangerous substances by terrorist etc., can occur at any time in areas prone to such. There are usually natural signs associated with the occurrence of these events that can be used to predict them. The occurrence of these disasters usually lead to changes in our physical world that can affect our very lives. It is important therefore for us to be able to monitor these changes in order to be able to plan on how to react to or control them. These involve gathering information about them in a timely manner and analyzing same. Wireless sensor networking is proving to be the panacea for monitoring [5] in almost every endeavor of life be it civil, industrial, military, climatic etc. A wireless sensor network, WSN is a wireless network of sensors capable of sensing, processing and transmitting the sensed information to a processing center that might be removed from the area being sensed. The processing center may sometimes be reached through the Internet. The sensor node are usually very tiny, having limited resources in terms of energy supply, processing power, storage, transmission ranges etc. The design and performance of a wireless sensor network is plagued by various issues. Amongst these, energy conservation is one of the most critical [7] and challenging. This is because the nodes are mostly battery operated with either the possibility of recharging them very slim or their replacements impracticable. This is meanly due to the fact that the areas to be sensed may be too large and the nodes too many making accessing each almost impossible. The environment being sensed might also be inaccessible as in hazardous areas where nodes can only be dropped from the air, or using any other safe means of deployment. Energy management therefore directly impacts on the lifespan of nodes and the network in general [8]. The biggest consumer of energy in sensor node operation is data communication. This can be broken down to the following major areas [13].The first one is retransmission of corrupted packets resulting from collision. Collision also increases latency. The second source is overhearing, which occurs when a node picks up packets destined for other nodes. The third is control packet overhead. This come from sending and receiving control packets. The last major source of inefficiency is idle listening, i.e., listening to receive possible traffic that is not sent. This is especially true in many sensor network applications. If nothing is sensed, nodes are in idle mode for most of the time. Many measurements have shown that idle listening consumes 50–100% of the energy required for receiving. Since the data rate for WSN is generally low (it more generally uses Zig Bee as opposed to Wi-Fi) [10] and the traffic flow bursty in nature, there is no need for the nodes' radios to be active at all times. Thus nodes put their radios off or go to sleep for some time and put them on or wake up periodically, to receive data. This alternation of a node between going to sleep and waking up is referred to as a duty cycling. For example if node's radio sleeps for 40 s and stays awake for the next 20 s, before going to sleep again, its duty cycle [13] is Duty cycle=20/60 x 100 %..............................................................................1 = 33.3 % This is equivalent to the percentage savings in energy. The communication availability Ac of the network, which we define as its ability to send data to the processing center, is reduced by value of the gain in energy. Communication Availability Ac = (100 - duty cycle) %.........................................2 For the fact that there might be a huge and redundant deployment of sensor nodes with limited transmission capability in terms of transmission ranges covering a sensed field, there might be no direct communication between a source and a sink. Sensor nodes may thus act a relay nodes. The occurrence of an event in the field being sensed can trigger a source node to start data transmissions. But if the intermediate or relaying nodes are not awake and at the right frequency or channel, the transmission cannot be received. Intermediate node must therefore wake up at the right time to receive this communications, as being awake without receiving is idle listening. It is therefore important that idle listening be minimized as a measure to conserve energy. This can be achieved by minimizing the time a node stays on. Sleep RElay Protocol, SREP is therefore proposed as a means to optimize the performance of a WSN especially in terms of energy conservation by spreading/sharing the idle listening between nodes of the network. SREP is a protocol aim at increasing the time the network is alive without increasing its duty cycle. It is presented below. It combines the advantages that are incumbent to multi-channel and multi-radio paradigms.