Etude des méthodes d'ordonnancement sur les réseaux de capteurs sans fil.

Study on Scheduling over Wireless Sensor Networks.

• Auteur / Autrice : Bandar Alghamdi
• Direction : Hacène Fouchal
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences - STS
• Date : Soutenance le 06/11/2015
• Etablissement(s) : Reims
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences, technologies, santé (Reims, Marne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Reims, Marne ; 2004-....)
• Jury : Président / Présidente : Dominique Gaïti
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Hacène Fouchal, Marwane Ayaida, Nadia Lynda Mokdad, Soufiene Djahel
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Adlen Ksentini, Toufik Ahmed

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes homme-machine

Systèmes embarqués (informatique)

Mots clés libres

Wsn

Wban

Algorithmes d'ordonnancement

Optimisation

Couche MAC

Protocoles de communication

Wsn

Wban

Scheduling Algorithms

Optimization

MAC layer

Communication protocols

Résumé

Les Wireless Body Area (WBAN) sont une technologie de réseau sans fil basée sur les radio-fréquences qui consiste à interconnecter sur, autour ou dans le corps humain de minuscules dispositifs pouvant effectuer des mesures (capteurs). Ces réseaux sont considérés comme les plus critiques dans les réseaux de capteurs sans fil. Ils sont basés sur des architectures de réseaux auto-organisés. Chacun des capteurs corporels reçoit ou envoie des paquets du ou au coordinateur du réseau. Ce dernier est responsable de l'ordonnancement des tâches pour l'ensemble des noeuds fils. L'ordonnancement dans les WBAN nécessite un mécanisme dynamique et adaptatif pour gérer les cas d'urgence qui peuvent se produire et permet ainsi d'améliorer les paramètres les plus importants comme la qualité de la transmission, le temps de réponse, le débit, le taux de paquets délivres, etc.Dans ces travaux de thèse, nous avons proposé trois techniques d'ordonnancement qui sont : la méthode semi-dynamique; la méthode dynamique et la méthode basée sur la priorité. De plus, une étude sur les plateformes WBAN est présentée. Dans cette étude, nous avons proposé une classification et une évaluation qualitative des plateformes déjà existantes. Nous avons aussi étudier les modèles de mobilité en proposant une architecture permettant de les décrire. Nous avons aussi mis en place une procédure de diagnostique afin de détecter rapidement des maladies épidémiques dangereuses. Par la suite, ces différentes propositions ont été validées en utilisant deux méthodes afin de vérifier leur faisabilité. Ces méthodes sont la simulation avec OPNET et l'implémentation réelle sur des capteurs TelosB et TinyOS.

The Wireless Body Area Network (WBAN) is the most critical field when considering Wireless Sensor Networks (WSN). It must be a self-organizing network architecture, meaning that it should be able to efficiently manage all network architecture requirements. The WBAN usually contains at least two or more body sensors. Each body sensor sends packets to or receives packets from the Personal Area Network Coordinator (PANC). The PANC is responsible for scheduling its child nodes' tasks. Scheduling tasks in the WBAN requires a dynamic and an adaptive process in order to handle cases of emergency that can occur with a given patient. To improve the most important parameters of a WBAN, such as quality link, response time, throughput, the duty-cycle, and packet delivery, we propose three scheduling processes: the semi-dynamic, dynamic, and priority-based dynamic scheduling approaches.In this thesis, we propose three task scheduling techniques, Semi-Dynamic Scheduling (SDS), Efficient Dynamic Scheduling (EDS) and High Priority Scheduling (HPS) approaches. Moreover, a comprehensive study has been performed for the WBAN platforms by classifying and evaluating them. We also investigate the mobility model for the WBANs by designing an architecture that describe this model. In addition, we detail a diagnosis procedure by using classification methods in order to solve very sensitive epidemic diseases. Then, our proposals have been validated using two techniques to check out the feasibility of our proposals. These techniques are simulation scenarios using the well-known network simulator OPNET and real implementations over TelosB motes under the TinyOS system.