Thèse soutenue

Gestion efficace de données et couverture dans les réseaux de capteurs sans fil
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Auteur / Autrice : Hassan Moustafa Harb
Direction : Raphaël CouturierAbdallah MakhoulOussama BazziAli Jaber
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 12/07/2016
Etablissement(s) : Besançon en cotutelle avec Université Libanaise
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies / FEMTO-ST
Jury : Président / Présidente : Ye-Qiong Song
Examinateurs / Examinatrices : Raphaël Couturier, Abdallah Makhoul, Oussama Bazzi, Ali Jaber, Ye-Qiong Song, Richard Chbeir, Hamamache Kheddouci, Bechara Al Bouna
Rapporteurs / Rapporteuses : Richard Chbeir, Hamamache Kheddouci

Résumé

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Dans cette thèse, nous proposons des techniques de gestion de données pour économiser l’énergie dans les réseaux de capteurs périodiques basés sur l’architecture de clustering. Premièrement, nous proposons d’adapter le taux d’échantillonnage du capteur à la dynamique de la condition surveillée en utilisant le modèle de one-way ANOVA et des tests statistiques (Fisher, Tukey et Bartlett), tout en prenant en compte l’énergie résiduelle du capteur. Le deuxième objectif est d’éliminer les données redondantes générées dans chaque cluster. Au niveau du capteur, chaque capteur cherche la similarité entre les données collectées à chaque période et entre des périodes successives, en utilisant des fonctions de similarité. Au niveau du CH, nous utilisons des fonctions de distance pour permettre CH d’éliminer les ensembles de données redondantes générées par les nœuds voisins. Enfin, nous proposons deux stratégies actif/inactif pour ordonnancer les capteurs dans chaque cluster, après avoir cherché la corrélation spatio-temporelle entre les capteurs. La première stratégie est basée sur le problème de couverture des ensembles tandis que la seconde prend avantages du degré de corrélation et les énergies résiduelles de capteurs pour ordonnancer les nœuds dans chaque cluster. Pour évaluer la performance des techniques proposées, des simulations sur des données de capteurs réelles ont été menées. La performance a été analysée selon la consommation d’énergie, la latence et l’exactitude des données, et la couverture, tout en montrant comment nos techniques peuvent améliorer considérablement les performances des réseaux de capteurs.