Thèse soutenue

Contrôle de bande passante auto-adaptatif pour une qualité de service équilibrée et une optimisation énergétique optimisée dans le réseau de capteurs sans fil

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Auteur / Autrice : Zongyi Liu
Direction : Daniela DragomirescuGeorges Da CostaThierry Monteil
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Réseaux, Télécoms, Systèmes et Architecture
Date : Soutenance le 04/07/2017
Etablissement(s) : Toulouse, INSA
Ecole(s) doctorale(s) : Mathématiques Informatique Télécommunications de Toulouse
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse - Institut de Recherche en Informatique de Toulouse
Jury : Président / Présidente : Cooperman Gene
Examinateurs / Examinatrices : Daniela Dragomirescu, Georges Da Costa, Thierry Monteil, Longobardi Giorgia
Rapporteurs / Rapporteuses : Helmut Hlavacs, Dominique Houzet

Résumé

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Dans le domaine des réseaux de capteurs multimédias sans fil (WMSN), le flux fortement saturé augmente la probabilité de collision et de congestion dans la transmission de données, ce qui dégrade considérablement la performance de la qualité de service (QoS). La technique de déploiement multicanaux est souvent appliquée à la transmission en parallèle pour garantir la QoS. Cependant, comment faire le compromis entre l'exigence QoS et l'efficacité énergétique est un défi pour WMSN énergie-limité. L'analyse théorique de la couche MAC et de la structure de la couche PHY basée sur la norme IEEE 802.15.4, vise à étudier le modèle analytique cross-layer afin de mieux comprendre la relation entre les paramètres du réseau de capteurs et la performance, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles améliorations. Recherche d'optimisation multi-canaux. Trouver un indicateur de performance efficace et concevoir une méthode de collecte ou d'estimation de performance efficace basée sur les métriques correspondantes, qui pourraient être utilisées comme entrée de paramètre du mécanisme d'affectation multicanaux. Le système de contrôle dynamique complet est conçu pour une tâche d'attribution multicanal basée sur des techniques d'intelligence de calcul léger et efficace. Nous présentons un mécanisme d'attribution multicouches à bande passante dynamique à fuzzy (MCDB_FLS). La bande passante proactive disponible dans la couche croisée est estimée comme paramètre pour le contrôle d'admission de déploiement multicanal. Une approche axée sur l'apprentissage par renforcement est proposée pour une prise de décision judicieuse dans la mission d'allocation multicanaux. En outre, le modèle de seuil de bande passante basé sur la logique floue fournit une optimisation dynamique sur le contrôle d'admission du système. Les simulations montrent que le MCDB_FLS fonctionne mieux que la référence sur les mesures de QoS et l'efficacité énergétique, réalise le compromis entre l'efficacité énergétique et l'amélioration de la QoS. Enfin, nous introduisons l'intégration de l'approche incrémentielle d'apprentissage automatique dans le mécanisme d'affectation multicanaux avec la Deep Q Network (DQMC). En outre, l'initialisation du poids par action est implémentée sur la base d'un classificateur d'apprentissage supervisé multi-classes avec une approche par empilement. DQMC améliorer la capacité d'auto-adaptatif et de contrôle intelligent pour apprendre le modèle de l'environnement différent de multi-tâches WMSNs.