Thèse soutenue

Collecte et estimation robustes d’information dans un réseau de capteurs sans fils

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Auteur / Autrice : Wenjie Li
Direction : Michel Kieffer
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Réseaux, information et communications
Date : Soutenance le 15/11/2016
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
Laboratoire : Laboratoire des signaux et systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1974-....)
Jury : Président / Présidente : Béatrice Laroche
Examinateurs / Examinatrices : Michel Kieffer, Béatrice Laroche, Cédric Richard, Fabio Fagnani, Davide Dardari, Francesca Bassi
Rapporteurs / Rapporteuses : Cédric Richard, Jean-Marie Gorce

Résumé

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Les réseaux de capteurs sans fils (RCSFs) suscitent un intérêt croissant depuis une vingtaine d'années. La première partie de cette thèse est consacré à l'étude de l'efficacité de compression de données corrélées provenant d'un RCSF et acheminées vers un point de collecte à l'aide du codage réseau linéaire aléatoire. Les conditions nécessaires et suffisantes sont obtenues pour récupérer parfaitement les données que les capteurs mesurent. Puis on considère les nœuds dans un RCSF collaborant afin d'exécuter une tâche donnée (acquisition, détection...), pour laquelle chaque nœud a potentiellement un niveau d'expertise différent. La seconde partie de cette thèse est dédiée à la conception et à l'analyse d'algorithmes d'auto-évaluation distribués (AED), qui permettent à chaque nœud d'auto-évaluer son niveau d’expert. Trois types de problèmes sont considérés: i) la détection distribuée des nœuds défaillants (DDD), qui permet d'identifier les nœuds équipés de capteurs défectueux dans un RCSF; ii) la DDD dans un réseau tolérant aux déconnections (RTD) dont la topologie est dynamique et le degré de connectivité très faible; iii) la AED avec interactions pair à pair. Les résultats théoriques sont utiles pour configurer les paramètres des algorithmes.