Le système MIMO coopératif est une solution attrayante dans un environnement où les trajets multiples signalent s'avérer être une étape stimulante pour le lien paire communication émetteur-récepteur. En effet, la diversité spatiale fournis par les émetteurs et recievers peut être exploitée pour améliorer la qualité du signal. Cette thèse étudie l'application de la boucle fermée précodeur MIMO pour réduire encore plus l'énergie de transmission dans un tel environnement. La contribution de cette thèse est de proposer des approches globales qui conduisent à l'optimisation globale des transmissions dans le système MIMO coopératif. Tout d'abord, on exploite la diversité spatiale des noeuds, et proposons une technique de sélection de noeud pour réduire l'énergie de transmission. Les noeuds sont sélectionnées en utilisant le linéaire boucle fermée MIMO précodeur max-dmin qui optimise la distance minimale (dmin) de critère pour réduire le BER de la constellation reçue, ce qui abaisse le rapport requis signal sur bruit (SNR). Deuxièmement, nous sommes motivés par une obligation de rendre les paramètres d'évaluation des performances MIMO disponibles aux couches supérieures du protocole. Ainsi, nous proposons une méthode théorique pour obtenir la fonction de distribution de probabilité (pdf) de dmin pour le précodeur max-dmin, nous utilisons le résultat de rapprocher le BER et de la capacité ergodique pour un système MIMO et une valeur de M en utilisant deux sous-canaux dans d'une manière rapide. Nous présentons un scénario qui exige que l'information pertinente soit détectée à partir d'une variété de sources situées à l'intérieur de la haute tension (HT) environnement du poste de réseau intelligent (SG) des applications. Notre contribution comprend le développement d'un outil de simulation basé sur la technique de sélection de noeuds pour le max-dmin distribué MIMO précodage. Pour tenir compte des interactions entre les couches multiples de communication, nous proposons de concevoir un système de communication MIMO coopératif complet basé sur un protocole d'échange de base qui est liée à notre scénario de transmission supposé. On construit en outre toutes les trames de sous-couche MAC, qui sont transmis dans ce système limité par le coût de l'énergie et de la synchronisation. / Cooperative MIMO system worked from the spatial diversity provided by the transmitters and receivers locations to improve the quality of service in the communication exchange. In our work, we explored the application of closed-loop MIMO precoder to further limit the energy of transmission in such environment. Our contribution is to propose approaches that lead to global optimization of transmissions in cooperative MIMO system. Firstly, we exploit spatial diversity of nodes, and then a node selection technique to reduce the energy of transmission. The nodes are selected using the max-dmin linear closed-loop MIMO precoder which, optimizes the minimum distance (dmin) criterion to reduce the Bit Error Rate of the received constellation, thereby lowering the required signal-to-noise ratio. Secondly, we are motivated by a requirement to make the MIMO performance evaluation parameters available to higher protocol layers. Thus, we propose a theoretical method to derive the probability distribution function of dmin for the max-dmin precoder, then we use the result to approximate the Bit Error Rate and ergodic capacity for any MIMO system and any value of modulation size M using 2 subchannels in a rapid manner. To achieve our objective, we present a realistic scenario from an existing application case where data must be collected from a variety of sources located inside a high voltage substation environment (smart grid applications). Our contribution involves the development of a simulation tool based on node selection technique for the max-dmin distributed MIMO precoding. Finally, inside this transmission scenario, we propose a complete communication system based on a basic exchange protocol. We further construct all the MAC sub layer frames that are transmitted in this system constrained by energy and synchronization cost.

Neste trabalho foi realizado um estudo sobre o uso e influências do efeito small world, ou seis graus de separação, no roteamento de redes de sensores sem fio (RSSFs). Para esse objetivo, foram analisadas as características das RSSFs que influenciam no roteamento e os diferentes tipos de protocolos. Além disso, foram estudadas as características do efeito small world e suas propriedades, de um modo geral, em redes de larga escala e com alta densidade de nós, incluindo o modelo de small world para o estudo de redes ad hoc. Realizou-se um breve estudo sobre redes overlay, redes lógicas criadas sobre a rede física com o propósito de melhorar suas qualidades e seu desempenho. A conclusão neste trabalho é que small worlds pode ser empregado para melhorar o funcionamento de protocolos de roteamento em RSSFs. / In this work, has made an study about the use and influences of the small world effect, or six degrees of separation, in routing of wireless sensors network (WSNs). For this objective, was analyzed the characteristics of WSNs that influence in the routing and the different types of protocols. Moreover, was studied the characteristics of small world effect and it properties, generically, in large scale networks with a high node density, including the small world model for the study of ad hoc networks. Was accomplished a brief study about overlay networks, logical network created over physical network with the purpose of improve qualities and performance. The conclusion in this work is that small worlds can be applied to improve the operation of WSNs routing protocols.

Collaborative Beamforming (CB) has been introduced in Wireless Sensor Networks (WSNs) context as a long-distance and power-efficient communication scheme. One challenge for CB is the randomness of sensor node locations where different network realizations result in different CB beampatterns. First, we study the effect of sensor node spatial distribution on the CB beampattern. The characteristics of the CB beampattern are derived for circular Gaussian distributed sensor nodes and compared with the case of uniform distributed sensor nodes. It is shown that the mainlobe behavior of the CB beampattern is essentially deterministic. This suggests that the average beampattern characteristics are suitable for describing the mainlobe of a sample beampattern. However, the CB beampattern sidelobes are random and highly depends on the particular sensor node locations. Second, we introduce the multi-link CB and address the problem of random sidelobes where high level sidelobes can cause unacceptable interference to unintended Base Stations or Access Points (BSs/APs). Centralized sidelobe control techniques are impractical for distributed sensor nodes because of the associated communication overhead for each sensor node. Therefore, we propose a node selection scheme as an alternative to the centralized sidelobe control which aims at minimizing the interference at unintended BSs/APs. Our algorithm is based on the use of the inherent randomness of the channels and a low feedback that approves/rejects tested random node combinations. The performance of the proposed algorithm is analyzed in terms of the average number of trials and the achievable interference suppression and transmission rate. Finally, we study CB with power control aiming at prolonging the lifetime of a cluster of sensor nodes in the WSN. The energy available at different sensor nodes may not be the same since different sensor nodes may perform different tasks and not equally frequently. CB with power control can be used to balance the individual sensor nodes' lifetimes. Thus, we propose a distributed algorithm for CB with power control that is based on the Residual Energy Information (REI) at each sensor node while achieving the required average SNR at the BS/AP. The effectiveness of the proposed CB with power control is illustrated by simulations. / Communications

Wireless sensor networks form an emerging class of computing devices capable of observing the world with an unprecedented resolution, and promise to provide a revolutionary instrument for environmental monitoring. Such a network is composed of a collection of battery-operated wireless sensors, or sensor nodes, each of which is equipped with sensing, processing and wireless communication capabilities. Thanks to advances in microelectronics and wireless technologies, wireless sensors are small in size, and can be deployed at low cost over different kinds of environments in order to monitor both over space and time the variations of physical quantities such as temperature, humidity, light, or sound. In environmental monitoring studies, many applications are expected to run unattended for months or years. Sensor nodes are however constrained by limited resources, particularly in terms of energy. Since communication is one order of magnitude more energy-consuming than processing, the design of data collection schemes that limit the amount of transmitted data is therefore recognized as a central issue for wireless sensor networks. An efficient way to address this challenge is to approximate, by means of mathematical models, the evolution of the measurements taken by sensors over space and/or time. Indeed, whenever a mathematical model may be used in place of the true measurements, significant gains in communications may be obtained by only transmitting the parameters of the model instead of the set of real measurements. Since in most cases there is little or no a priori information about the variations taken by sensor measurements, the models must be identified in an automated manner. This calls for the use of machine learning techniques, which allow to model the variations of future measurements on the basis of past measurements. This thesis brings two main contributions to the use of learning techniques in a sensor network. First, we propose an approach which combines time series prediction and model selection for reducing the amount of communication. The rationale of this approach, called adaptive model selection, is to let the sensors determine in an automated manner a prediction model that does not only fits their measurements, but that also reduces the amount of transmitted data. The second main contribution is the design of a distributed approach for modeling sensed data, based on the principal component analysis (PCA). The proposed method allows to transform along a routing tree the measurements taken in such a way that (i) most of the variability in the measurements is retained, and (ii) the network load sustained by sensor nodes is reduced and more evenly distributed, which in turn extends the overall network lifetime. The framework can be seen as a truly distributed approach for the principal component analysis, and finds applications not only for approximated data collection tasks, but also for event detection or recognition tasks. / Les réseaux de capteurs sans fil forment une nouvelle famille de systèmes informatiques permettant d'observer le monde avec une résolution sans précédent. En particulier, ces systèmes promettent de révolutionner le domaine de l'étude environnementale. Un tel réseau est composé d'un ensemble de capteurs sans fil, ou unités sensorielles, capables de collecter, traiter, et transmettre de l'information. Grâce aux avancées dans les domaines de la microélectronique et des technologies sans fil, ces systèmes sont à la fois peu volumineux et peu coûteux. Ceci permet leurs deploiements dans différents types d'environnements, afin d'observer l'évolution dans le temps et l'espace de quantités physiques telles que la température, l'humidité, la lumière ou le son. Dans le domaine de l'étude environnementale, les systèmes de prise de mesures doivent souvent fonctionner de manière autonome pendant plusieurs mois ou plusieurs années. Les capteurs sans fil ont cependant des ressources limitées, particulièrement en terme d'énergie. Les communications radios étant d'un ordre de grandeur plus coûteuses en énergie que l'utilisation du processeur, la conception de méthodes de collecte de données limitant la transmission de données est devenue l'un des principaux défis soulevés par cette technologie. Ce défi peut être abordé de manière efficace par l'utilisation de modèles mathématiques modélisant l'évolution spatiotemporelle des mesures prises par les capteurs. En effet, si un tel modèle peut être utilisé à la place des mesures, d'importants gains en communications peuvent être obtenus en utilisant les paramètres du modèle comme substitut des mesures. Cependant, dans la majorité des cas, peu ou aucune information sur la nature des mesures prises par les capteurs ne sont disponibles, et donc aucun modèle ne peut être a priori défini. Dans ces cas, les techniques issues du domaine de l'apprentissage machine sont particulièrement appropriées. Ces techniques ont pour but de créer ces modèles de façon autonome, en anticipant les mesures à venir sur la base des mesures passées. Dans cette thèse, deux contributions sont principalement apportées permettant l'applica-tion de techniques d'apprentissage machine dans le domaine des réseaux de capteurs sans fil. Premièrement, nous proposons une approche qui combine la prédiction de série temporelle avec la sélection de modèles afin de réduire la communication. La logique de cette approche, appelée sélection de modèle adaptive, est de permettre aux unités sensorielles de determiner de manière autonome un modèle de prédiction qui anticipe correctement leurs mesures, tout en réduisant l'utilisation de leur radio. Deuxièmement, nous avons conçu une méthode permettant de modéliser de façon distribuée les mesures collectées, qui se base sur l'analyse en composantes principales (ACP). La méthode permet de transformer les mesures le long d'un arbre de routage, de façon à ce que (i) la majeure partie des variations dans les mesures des capteurs soient conservées, et (ii) la charge réseau soit réduite et mieux distribuée, ce qui permet d'augmenter également la durée de vie du réseau. L'approche proposée permet de véritablement distribuer l'ACP, et peut être utilisée pour des applications impliquant la collecte de données, mais également pour la détection ou la classification d'événements.

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Cette thèse porte sur l'exploitation d'une population nomade afin de colporter des informations dites 'atomiques' de rencontres entre entités fixes ou mobiles pour des applications diverses basées sur la localisation et la traçabilité. Répondre à ces besoins en milieux confinés s'avère un défi, que ce soit dans un contexte industriel, médical ou social. Parmi les solutions existantes, le système GPS (Global Positioning System) offre des résultats encourageants lorsqu'il s'agit de connaître une position en extérieur. Cette solution n'est plus utilisable en intérieur tel que dans une mine par exemple, en raison des caractéristiques du signal fortement perturbées dans ce type de milieu. Le fil directeur de ce travail consiste à proposer un modèle utilisant la technologie des réseaux de capteurs sans fil afin de modéliser et de trouver des solutions à des problématiques allant de la localisation en milieux confinés au suivi et à la reconstitution de trajectoires d'entités mobiles. Les solutions proposées dans cette thématique doivent être tolérantes aux délais. Après avoir présenté les constituants de notre modèle générique de colportage, une instanciation de ce modèle a permis de nous pencher sur un cas de localisation et de traçabilité dans un espace confiné. Les résultats de simulation et d'expérimentation ont montré l'impact de notre mécanisme de colportage sur la qualité de l'information recensée concernant les déplacements et les rencontres des entités mobiles. Outre la proposition d'un modèle générique, la contribution de cette thèse comporte des mécanismes de colportage (et de filtrage) de l'information par des entités mobiles contraintes en taille mémoire.

This thesis investigates inkjet-printed flexible antennas fabricated on paper substrates as a system-level solution for ultra-low-cost and mass production of RF structures. These modules are designed for the UHF Radio Frequency Identification (RFID) Tags and Wireless Sensor Nodes (WSN); however the approach could be easily extended to other microwave and wireless applications. Chapter 1 serves as an introduction to RFID technology and its capabilities while listing the major challenges that could potentially hinder RFID practical implementation. Chapter 2 discusses the benefits of using paper as a substrate for high-frequency applications, reporting its very good electrical/dielectric performance up to at least 1 GHz. The dielectric properties are studied by using the microstrip ring resonator. Brief discussion on Liquid Crystal Polymer (LCP) is also given in this chapter. Chapter 3 gives details about the inkjet printing technology, including the characterization of the conductive ink, which consists of nano-silver-particles, while highlighting the importance of this technology as a fast and simple fabrication technique especially on flexible organic (e.g.LCP) or paper-based substrates. Chapter 4 focuses on antenna designs. Four examples are given to provide: i) matching techniques to complex IC impedance, ii) proof of concept of inkjet printing on paper substrate through measurement results, iii) demonstration of a fully-integrated wireless sensor modules on paper and show a 2D sensor integration with an RFID tag module on paper. Chapter 5 concludes the thesis by explaining the importance of this work in creating a first step towards an environmentally friendly generation of "green" RF electronics and modules.

The battery driven nature of wireless sensor networks, combined with the need of extended lifetime mandates that energy efficiency is a metric with high priority. In the current thesis we explore and compare the energy dissipation of di fferent processor architectures and how it is associated with performance and area requirements. The processor architectures are di erentiated based on the datapath length (16-bit, 32-bit, 64-bit and 128-bit) and the corresponding size of the data memories. Our study focuses on AES algorithm, and the indicated processor architectures support AES forward encryption, CCM (32/64/128), CBC (32/64/128) and CTR common modes of operation. In each processor architecture the instruction set is extended to increase the efficiency of the system. / -

Wireless Sensor Networks (WSNs) have gained significant consideration these days, as opposed to wired sensor networks, by introducing multi-functional wireless nodes, which are smaller in size. The main advan-tage is that its wireless, so it costs less to install, maintain and reconfig-ure. These sensor nodes are used in various application areas. For ex-ample: residential, industrial, environmental and military application areas. However WSNs communication is prone to negative influences from the physical environment, such as physical obstacles and interfer-ence. Algorithms must be developed for handling these problems and also to investigate the channel properties. The purpose of this work is to design a testbed, which enables the communication of wireless sensor nodes, to capture the properties of the channel, which will, in the long run, enable better solutions to be designed which are, more appropriate to the errors in the channel. In this testbed, one channel, from the IEEE 802.15.4 channels spectrum, is dedicated as an emergency channel, which is used for handshaking and to handle channel/external interfer-ence or hardware failure between the communication of Transmitter (TX) and Receiver (RX) nodes. The remaining 15 channels are called data channels and are used for actual data transmission and control signals. Peer to Peer transmission of a transmitter-receiver pair is achieved with the introducing of beacons and acknowledgment (ACK) packets. The testbed also has the property of dual reception and data logging on a single PC by maeans of two RX nodes simultaneously from a single TX node. The dependency of the packet on the “Frame Length” byte(in the Frame header) during the reception is eliminated so that if the “Frame Length” byte is compromised, it will replace the programmer defined value with the “Frame Length” byte which helps to investigate the actual packets byte sent from the TX. Also, the Received Signal Strength (RSS) is calculated at the maximum sample rate of the channel. Power consumption is not considered in this testbed. The work is conducted on both the IEEE 802.15.4 physical and the application layers. Linux based TinyOS-2.x is used as an operating system for low power sensor devices. New algorithms are designed for each step in the development of the testbed. MICAz motes are used as nodes and an MIB520 programming board is used for burning the codes and for the purpose of gateways.

Un certain nombre de travaux basés sur les réseaux de capteurs sans fil s'intéressent à la gestion de l'énergie de ces capteurs. Cette énergie est, de fait, un facteur critique dans le fonctionnement de ces réseaux. Une construction adéquate des clusters de capteurs est un très bon moyen pour minimiser la consommation de cette énergie. La problématique liée à ces réseaux réside ainsi souvent dans leur durée de vie mais aussi dans le nécessaire maintien de la connectivité entre tous les capteurs. Ces deux aspects sont étroitement liés. Dans cette thèse, nous nous sommes focalisés sur ces deux volets, dans le contexte de réseaux de capteurs statiques mais aussi celui de capteurs mobiles.Nous proposons, dans un premier temps, un algorithme hybride pour la mise en place des clusters et la gestions de ces clusters. L'originalité de cette solution réside dans la mise en place de zones géographiques de désignation des cluster heads mais aussi dans la transmission, dans les messages échangés, de la quantité d'énergie restante sur les capteurs. Ainsi, les données sur les capteurs permettront de désigner les cluster heads et leurs successeurs qui détermineront les seuils pour les autres capteurs et pour leur fonctionnement. L'algorithme est testé à travers de nombreuses simulations. La seconde partie du travail consiste à adapter notre premier algorithme pour les réseaux de capteurs mobiles. Nous in_uons sur la trajectoire des capteurs pour maintenir la connectivité et limiter la consommation d'énergie. Pour cela, nous nous inspirons de l'écho-localisation pratiquée par les chauvessouris. Nous nous sommes donc intéressés à la topologie changeante et dynamique dans les réseaux de capteurs. Nous avons analysé la perte d'énergie en fonction de la distance et de la puissance de transmission entre les n÷uds et le cluster head. Nous évaluons également notre algorithme sur des capteurs qui ont un déplacement aléatoire. Nous appliquons ces algorithmes à une simulation de _otte de drones de surveillance. / A number of works based on wireless sensor networks are interested in the energy management of these sensors. This energy is in fact a critical factor in the operation of these networks. Proper construction of sensor clusters is a great way to minimize the consumption of this energy. The problems related to these networks and often lies in their lifetime but also in the need to maintain connectivity between all transducers. These two aspects are closely linked. In this thesis, we focused on these two aspects in the context of static sensor networks but also of mobile sensors.We propose, as a _rst step, a hybrid algorithm for setting up clusters and the management of theseclusters. The uniqueness of this solution lies in the establishment of geographic areas for designation fcluster heads but also in transmission, in the exchanged messages, the amount of remaining energy on the sensors. Thus, the sensor data will designate the cluster heads and their successors will determine the thresholds for other sensors and for their operation. The algorithm is tested through many simulations. The second part of the work is to adapt our _rst algorithm for mobile sensor networks. We a_ect the trajectory of sensors to maintain connectivity and reduce energy consumption. For this, we are guided echo-location practiced by bats. We're interested in changing and dynamic topology in sensor networks. We analyzed the loss of energy as a function of the distance and the power transmission between the nodes and the head cluster. We also evaluate our algorithm on sensors that have a random move. We apply these algorithms to a _eet of surveillance drones simulation.