Optimisation d'ensembles de capteurs pour le suivi et la recherche de cibles

Optimization of sensor sets for target tracking and searching

• Auteur / Autrice : Florian Delavernhe
• Direction : André Rossi, Marc Sevaux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 14/09/2020
• Etablissement(s) : Angers
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers / LERIA
• Jury : Président / Présidente : Christelle Guéret
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christian Artigues, Adrien Goëffon
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Safia Kedad Sidhoum, Michael Poss

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux de capteurs (technologie)

Recherche opérationnelle

Mots clés libres

Recherche Opérationnelle

Capteur

Suivi de cibles

Recherche de cible

Operations research

Sensor

Target Tracking

Target Search

Résumé

Dans cette thèse, nous abordons deux problèmes de suivi de cibles mobiles et un problème de recherche de cible à l’aide d’un réseau de capteurs. La première contribution est une extension des travaux précédents dans le domaine de la recherche d’un ordonnancement robuste permettant le suivi de cibles mobiles avec un réseau de capteurs sous incertitude temporelle. La nouvelle méthode proposée prend en compte le cas multicibles, le transfert des données et des considérations énergétiques. La seconde contribution est une méthode dynamique pour réagir aux déviations que l’ordonnancement robuste ne couvre pas. La troisième contribution de cette thèse relative au problème de recherche de cible, qui généralise un problème de planification de l’effort de recherche, en tenant compte de coûts de déplacement, ce qui donne lieu à un problème plus réaliste et plus général. La méthode de résolution proposée construit une solution à l’aide d’une approximation linéaire de la fonction objectif. Les contributions aux trois problèmes abordés dans cette thèse ont été testées sur de nombreuses instances.

In this thesis, we address two target tracking problems and a search problem, using sensors. The first contribution is an extension of a previous work on target tracking, where the target trajectories are estimated under temporal uncertainty. A robust schedule for cases with more than one target, data transfer to a base station and energetic considerations is computed. A dynamic method is introduced as a second contribution to detect deviations and take online actions when the robust schedule is no longer feasible. It offers dynamic performance guarantees measured by a dynamic stability radius. The third contribution is related to the search problem, where an extension of the planning of the search effort is proposed,but where traveling costs are taken into account. The proposed approach builds a solution step-by-step using a linear approximation of the objective function. The contributions to the three problems addressed in this thesis are tested on numerous instances.