La mobilité devienne un partie intégrante de l’Internet des Object d’aujourd’hui, comme beaucoup d’applications (monitorage des animaux sauvage, suivi des cible dans le champs de bataille) sont impossible de mettre en œuvre juste avec des nœuds statiques. L’objective de cette thèse est de définir une nouvelle architecture de communication articule autour de la mobilité dans les réseaux avec pertes et à bas puissance (Low Power and Lossy Networks - LLNs) (réseaux des capteurs sans fils). Tout d’abord, nous avons analysé théoriquement l’auto configuration des adresses IPv6, fait avec toutes les optimisations disponibles dans Neighbor Discovery Optimization for IPv6 over 6LoWPAN. Cette étape est cruciale pour des protocoles qui donnent de support pour la mobilité dans des réseaux IP, comme MIPv6. Les résultats obtenues – taille des paquets trop grande et consumations énergétique importante pour les routeurs qui tournent Neighbor Discovery – n’ont amener a utiliser le IPv6 Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks (RPL). RPL est développe d’el debout pour les LLN. Notre deuxième contribution sont améliorer les opérations du RPL pour mieux supporter les nœuds mobiles. Enfin, nous avons développe une mécanisme inter-couche – Mobility Triggered-RPL – qui profite des actions dans le protocole avec préambule X-Machiavel à la couche accès au medium dans le protocole RPL à la couche routage. / Mobility is becoming an integrating part of todays Internet of Things, as many applications such as wildlife monitoring or target tracking in the battlefield cannot be done only with the help of static nodes. The goal of this thesis is to provide new communication architecture articulated around providing mobility support in Low Power and Lossy Networks (LLNs). First we analyzed from a theoretical point of view the IPv6 address auto-configuration with all optimizations made in Neighbor Discovery Optimization for IPv6 over 6LoWPAN. This step is of crucial importance for protocols that offer mobility support in IP networks, such as MIPv6. Our findings, increased message size that leads to fragmentation and high energy consumption for routers that are involved in Neighbor Discovery message exchange, have lead us to use the IPv6 Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks (RPL) in order to provide mobility support. RPL is build from ground up with respect to LLN requirements. Our second contribution enhanced RPL operations to support mobility management. Finally, we proposed a cross-layer protocol – Mobility Triggered-RPL – that leverages actions from the X-Machiavel preamble sampling MAC protocol into RPL.

Vu les perspectives qu'ils offrent, les réseaux de capteur sans fil (RCSF) ont perçu un grand engouement de la part de la communauté de recherche ces dernières années. Les RCSF couvrent une large gamme d'applications variant du contrôle d'environnement, le pistage de cible aux applications de santé. Les RCSFs sont souvent déployés aléatoirement. Ce dispersement des capteurs nécessite que les protocoles de transmission utilisés soient résistants aux conditions environnementales (fortes chaleurs ou pluies par exemple) et aux limitations de ressources des nœuds capteurs. En effet, la perte de plusieurs nœuds capteurs peut engendrer la perte de communication entre les différentes entités. Ces limitations peuvent causer la perte des paquets transmis ce qui entrave l'activité du réseau. Par conséquent, il est important d'assurer la fiabilité des transmissions de données dans les RCSF d'autant plus pour les applications critiques comme la détection d'incendies. Dans cette thèse, nous proposons une solution complète de transmission de données dans les RCSF répondant aux exigences et contraintes de ce type de réseau. Dans un premier temps, nous étudions les contraintes et les challenges liés à la fiabilisation des transmissions dans les RCSFs et nous examinons les travaux proposés dans la littérature. Suite à cette étude nous proposons COMN2, une approche distribuée et scalable permettant de faire face à la défaillance des nœuds. Ensuite, nous proposons un mécanisme de contrôle d'erreur minimisant la perte de paquets et proposant un routage adaptatif en fonction de la qualité du lien. Cette solution est basée sur des acquittements implicites (overhearing) pour la détection des pertes des paquets. Nous proposons ensuite ARRP une variante de AJIA combinant les avantages des retransmissions, de la collaboration des nœuds et des FEC. Enfin, nous simulons ces différentes solutions et vérifions leurs performances par rapport à leurs concurrents de l'état de l'art. / Over the past decades, we have witnessed a proliferation of potential application domainsfor wireless sensor networks (WSN). A comprehensive number of new services such asenvironment monitoring, target tracking, military surveillance and healthcare applicationshave arisen. These networked sensors are usually deployed randomly and left unattendedto perform their mission properly and efficiently. Meanwhile, sensors have to operate ina constrained environment with functional and operational challenges mainly related toresource limitations (energy supply, scarce computational abilities...) and to the noisyreal world of deployment. This harsh environment can cause packet loss or node failurewhich hamper the network activity. Thus, continuous delivery of data requires reliabledata transmission and adaptability to the dynamic environment. Ensuring network reliabilityis consequently a key concern in WSNs and it is even more important in emergencyapplication such disaster management application where reliable data delivery is the keysuccess factor. The main objective of this thesis is to design a reliable end to end solution for data transmission fulfilling the requirements of the constrained WSNs. We tackle two design issues namely recovery from node failure and packet losses and propose solutions to enhance the network reliability. We start by studying WSNs features with a focus on technical challenges and techniques of reliability in order to identify the open issues. Based on this study, we propose a scalable and distributed approach for network recovery from nodefailures in WSNs called CoMN2. Then, we present a lightweight mechanism for packetloss recovery and route quality awareness in WSNs called AJIA. This protocol exploitsthe overhearing feature characterizing the wireless channels as an implicit acknowledgment(ACK) mechanism. In addition, the protocol allows for an adaptive selection of therouting path by achieving required retransmissions on the most reliable link. We provethat AJIA outperforms its competitor AODV in term of delivery ratio in different channelconditions. Thereafter, we present ARRP, a variant of AJIA, combining the strengthsof retransmissions, node collaboration and Forward Error Correction (FEC) in order toprovide a reliable packet loss recovery scheme. We verify the efficiency of ARRP throughextensive simulations which proved its high reliability in comparison to its competitor.

Face à la limitation de la modélisation paramétrique, nous avons proposé dans cette thèse une procédure standard pour combiner les données reçues a partir de Réseaux de capteurs sans fils (WSN) pour modéliser a l'aide de Réseaux de Neurones Artificiels (ANN). Des expériences sur la modélisation thermique ont permis de démontrer que la combinaison de WSN et d'ANN est capable de produire des modèles thermiques précis. Une nouvelle méthode de formation "Multi-Pattern Cross Training" (MPCT) a également été introduite dans ce travail. Cette méthode permet de fusionner les informations provenant de différentes sources de données d'entraînements indépendants (patterns) en un seul modèle ANN. D'autres expériences ont montré que les modèles formés par la méthode MPCT fournissent une meilleure performance de généralisation et que les erreurs de prévision sont réduites. De plus, le modèle de réseau neuronal basé sur la méthode MPCT a montré des avantages importants dans le multi-variable Model Prédictive Control (MPC). Les simulations numériques indiquent que le MPC basé sur le MPCT a surpassé le MPC multi-modèles au niveau de l'efficacité du contrôle. / A Wireless Sensor Network (WSN) consisting of autonomous sensor nodes can provide a rich stream of sensor data representing physical measurements. A well built Artificial Neural Network (ANN) model needs sufficient training data sources. Facing the limitation of traditional parametric modeling, this paper proposes a standard procedure of combining ANN and WSN sensor data in modeling. Experiments on indoor thermal modeling demonstrated that WSN together with ANN can lead to accurate fine grained indoor thermal models. A new training method "Multi-Pattern Cross Training" (MPCT) is also introduced in this work. This training method makes it possible to merge knowledge from different independent training data sources (patterns) into a single ANN model. Further experiments demonstrated that models trained by MPCT method shew better generalization performance and lower prediction errors in tests using different data sets. Also the MPCT based Neural Network Model has shown advantages in multi-variable Neural Network based Model Predictive Control (NNMPC). Software simulation and application results indicate that MPCT implemented NNMPC outperformed Multiple models based NNMPC in online control efficiency.

Quelques résultats en cryptographie symétrique, pour les modèles de confiance dans les réseaux ambiants et la sécurité dans les réseaux de capteurs sans fil

Les entités physiques prises en compte par les applications dites M2M dans les télécoms sont aujourd'hui de plus en plus hétérogènes. Le défi adressé par ce travail est donc l'intégration, et la configuration automatiques de toutes ces différentes variétés d'entités physiques d'une façon homogène dans les systèmes M2M, en généralisant les approches de configuration automatique déjà connues et utilisées pour les objets communicants numériques. Cette thèse présente un cadre théorique général et des mécanismes de base pour l'identification de modèles de telles entités physiques dans les systèmes d'information embarqués répartis, en englobant dans une même approche les équipements et les sous-ensembles de l'espace, faisant se rejoindre les points de vue "internet des objets" et "environnement interactif" dans une nouvelle vision unifiée de l'intelligence ambiante. Ce travail, motivé initialement par les applications à la gestion d'énergie domestique, cherche à intégrer au réseau local de la maison des entités physiques qui ont un impact énergétique mais ne sont dotés d'aucune connexion réseau, ce qui correspond à une extension qualitative du périmètre de l'Internet des Objets. Cette intégration se fait de manière tout à fait similaire à ce qui est fait classiquement pour des équipements numériques état de l'art, c'est-à-dire par des mécanismes de découverte et configuration spontanés. Ces mécanismes comportent les étapes suivantes : détection de la présence d'une entité physique par analyse de la coïncidence d'évènements significatifs reçus de capteurs ; sélection d'un premier modèle générique représentatif de l'entité physique détectée depuis une ontologie de référence en analysant des données reçues les capteurs ; création d'un composant logiciel représentant l'entité physique détectée, à partir du modèle sélectionné, et associant les capteurs et actionneurs utiles ; supervision et contrôle de l'entité cible par l'intermédiaire de ce composant logiciel ; mise à jour incrémentale du modèle de l'entité identifiée par analyse des données issues des capteurs associés. Ce travail est parti d'applications dans l'environnement de la maison, pour lesquelles il a été validé et mis en œuvre. Mais notre approche a vocation à être généralisée et étendue à des environnements comme les bâtiments ou la ville, en offrant suivant le même principe une infrastructure partagée pour toutes les applications M2M dans ces environnements

Composés d'appareils fortement limités en ressources (puissance de calcul, mémoire et énergie disponible) et qui communiquent par voie hertzienne, les réseaux de capteurs sans fil composent avec leurs faibles capacités pour déployer une architecture de communication de manière autonome, collecter des données sur leur environnement et les faire remonter jusqu'à l'utilisateur. Des « transports intelligents » à la surveillance du taux de pollution environnemental, en passant par la détection d'incendies ou encore l'« Internet des objets », ces réseaux sont aujourd'hui utilisés dans une multitude d'applications. Certaines d'entre elles, de nature médicale ou militaire par exemple, ont de fortes exigences en matière de sécurité. Les travaux de cette thèse se concentrent sur la protection contre les attaques dites par « déni de service », qui visent à perturber le fonctionnement normal du réseau. Ils sont basés sur l'utilisation de capteurs de surveillance, qui sont périodiquement renouvelés pour répartir la consommation en énergie. De nouveaux mécanismes sont introduits pour établir un processus de sélection efficace de ces capteurs, en optimisant la simplicité de déploiement (sélection aléatoire), la répartition de la charge énergétique (sélection selon l'énergie résiduelle) ou encore la sécurité du réseau (élection démocratique basée sur un score de réputation). Sont également fournis différents outils pour modéliser les systèmes obtenus sous forme de chaines de Markov à temps continu, de réseaux de Petri stochastiques (réutilisables pour des opérations de model checking) ou encore de jeux quantitatifs / Memory and little energy available), communicating through electromagnetic transmissions. In spite of these limitations, sensors are able to self-deploy and to auto-organize into a network collecting, gathering and forwarding data about their environment to the user. Today those networks are used for many purposes: “intelligent transportation”, monitoring pollution level in the environment, detecting fires, or the “Internet of things” are some example applications involving sensors. Some of them, such as applications from medical or military domains, have strong security requirements. The work of this thesis focuses on protection against “denial of service” attacks which are meant to harm the good functioning of the network. It relies on the use of monitoring sensors: these sentinels are periodically renewed so as to better balance the energy consumption. New mechanisms are introduced so as to establish an efficient selection process for those sensors: the first one favors the ease of deployment (random selection), while the second one promotes load balancing (selection based on residual energy) and the last one is about better security (democratic election based on reputation scores). Furthermore, some tools are provided to model the system as continuous-time Markov chains, as stochastic Petri networks (which are reusable for model checking operations) or even as quantitative games

Les Réseaux de Capteurs Sans Fils (RCSFs) sont composés d'une multitude de nœuds, chacun étant capable de réaliser des mesures (température, pression, etc) et de communiquer par radio fréquence. Ces réseaux forment une pierre angulaire de l'Internet des Objets, en étant au cœur de nombreuses applications, par exemple de domotique ou d'agriculture de précision. La limite d'utilisation des RCSFs provient souvent de leurs durées de vie restreintes, les rendant peu intéressants pour des applications nécessitants de longues périodes de fonctionnement en autonomie. En effet, les RCSFs traditionnels sont alimentés par des piles individuelles équipant chaque nœud, et les nœuds sont ainsi condamnés à une durée de vie finie et courte par rapport aux besoins de certaines applications. De plus, changer les piles n'est pas toujours réalisable si le réseau est dense, ou si les nœuds sont déployés dans des environnements les rendant difficile d'accès. Une solution plus prometteuse est d'équiper chaque nœud d'un ou de plusieurs récupérateur(s) d'énergie individuel(s), et ainsi de le rendre capable de s'alimenter exclusivement à partir de l'énergie récoltée dans son environnent. Plusieurs sources d'énergie sont possibles, telles que le vent ou le solaire. Étant donné que les sources d'énergie sont typiquement dynamiques et non contrôlées, ne pas tomber en panne d'alimentation et nécessaire pour garantir un fonctionnement fiable. Comme l'augmentation de la qualité de service engendre souvent une augmentation de la puissance consommée, une solution simple est de configurer la qualité de service au déploiement à une valeur constante suffisamment faible pour éviter la panne d'alimentation. Cependant, cette solution ne permet pas d'exploiter pleinement l'énergie récoltée, et mène ainsi à un gaspillage d'énergie important ainsi qu'à de faibles qualités de service au vu de l'énergie récoltée. Une solution plus efficace est d'adapter dynamiquement la puissance consommée, et donc la qualité de service. Cette adaptation est faite par un composant logiciel appelé gestionnaire d'énergie. Dans cette thèse, deux nouvelles approches pour l'adaptation en ligne sont proposées, l'une s'appuyant sur la théorie du contrôle floue, et l'autre sur l'apprentissage par renforcement. De plus, comme la communication est souvent la tâche la plus énergivore dans les RCSFs, les wake-up receivers sont utilisées dans cette thèse pour réduire le coût des communications. Un modèle analytique générique a été proposé pour étudier différents protocoles de contrôle d'accès au support (Medium Access Control -- MAC), et combiné à des résultats expérimentaux pour évaluer les wake-up receivers. Aussi, un nouveau protocole MAC permettant la sélection opportuniste de relais a été proposé. Enfin, la combinaison des wake-up receivers et de la récolte d'énergie a été étudiée expérimentalement avec un cas pratique. / Wireless Sensor Networks (WSNs) are made of multiple sensor devices which measure physical value (e.g. temperature, pressure...) and communicate wirelessly. These networks form a key enabling technology of many Internet of Things (IoT) applications such as smart building and precision farming. The bottleneck of long-term WSN applications is typically the energy. Indeed, traditional WSNs are powered by individual batteries and a significant effort was devoted to maximizing the lifetime of these devices. However, as the batteries can only store a finite amount of energy, the network is still doomed to die, and changing the batteries is not always possible if the network is dense or if the nodes are deployed in a harsh environment. A promising solution is to enable each node to harvest energy directly in its environment, using individual energy harvesters. As most of the energy sources are dynamic and uncontrolled, avoiding power failures of the nodes is critical to enable reliable networks. Increasing the quality of service typically requires increasing the power consumption, and a simple solution is to set the quality of service of the nodes to a constant value low enough to avoid power failures. However, this solution does not fully exploits the available energy and therefore leads to high energy waste and poor quality of service regarding the available environmental energy. A more efficient solution is online adaptation of the node power consumption, which is performed by an energy manager on each node. In this thesis, two new approaches for online adaptation of the nodes energy consumption were proposed, relying on fuzzy control theory and reinforcement learning. Moreover, as communications are typically the most energy consuming task of a WSN node, emerging wake-up receivers were leveraged to reduce the energy cost of communications. A generic analytical framework for evaluating Medium Access Control (MAC) protocols was proposed, and it was combined to experiments to evaluate emerging wake-up receivers. A new opportunistic MAC protocol was also introduced for "on-the-fly" relay selection. Finally wake-up receivers and energy harvesting were combined and experimentally evaluated in a practical use case.

Ce mémoire de thèse se place dans le contexte des applications de surveillance de l’environnement nécessitant des mesures régulières de caractéristiques biologiques ou géo-physiques. Il s’agit par exemple de mesurer la propagation de polluants dans les cours d’eau, de surveiller le développement de bactérie dans des eaux de baignade. Les réseaux de capteurs sans fils (RCsF) apparaissent comme des solutions économiques et fiables pour permettre l’automatisation de la collecte de telles données. Le bon fonctionnement de ces réseaux dépend de la qualité des transmissions radio, ce qui est particulièrement vrai dans des milieux où les conditions sont peu favorables à la propagation des ondes radio et où les liens peuvent donc se révéler intermittents. L’objectif de ce travail est de proposer une solution protocolaire efficace dans de telles conditions, dans le cas particulier d’un réseau de capteur déployé à la surface de l’eau. Le mémoire débute par la description d’une méthodologie, des mécanismes et d’une plate-forme destinée à explorer la qualité d’un lien radio situé à la surface de l’eau. Nous présentons différentes mesures qui ont été effectuées. Les solutions protocolaires que nous proposons prennent en compte le caractère évolutif de la topologie due à l’instabilité des liens radio afin d’améliorer l’efficacité de la collecte et de réduire la consommation énergétique des noeuds. Notre approche est basée sur la reconstruction périodique de la topologie, la communication entre les noeuds par rendez-vous définis par des fenêtres de transmissions, l’utilisation du multi-canal pour drainer les données et l’adaptation de la taille des fenêtres de transmission en fonction du trafic local. L’ensemble de ces propositions est validé par prototypage et par simulation sur NS-3. Les résultats montrent que notre solution est capable de collecter les données dans une topologie dynamique tout en réduisant à la fois le délai de collecte et la consommation énergétique. / This thesis takes place in the context of environmental monitoring applications requiring regular measurements of biological or geophysical characteristics. These applications include for instance the measuring of the spread of pollutants in rivers, monitoring of the development of bacteria in bathing waters, etc. Wireless Sensor Networks (WSNs) provide cost-effective and reliable solutions to allow the automation of such data gathering. The good functioning of these networks depends on the quality of the radio transmissions, which is particularly true in environments where the conditions are not suitable for the propagation of radio waves and where the links may therefore be intermittent. The objective of this work is to propose an effective protocol solution under such conditions, in the particular case of a sensor network deployed on the water surface. The thesis begins with a description of the methodology, mechanisms and a platform for exploring the quality of a radio link displayed at the water surface. We present different measures that have been carried out. The protocol solutions we propose take into account the evolutionary nature of the topology due to the instability of the radio links in order to improve the efficiency of the data gathering and to reduce the energy consumption of the nodes. Our approach is based on the periodic reconstruction of the topology, the communication between nodes by appointments defined by transmission windows, the use of the multi-channel to drain the data and the adaptation of the transmission window size as a function of local traffic. All these propositions are validated by prototyping and simulation using NS-3. The results show that our solution is capable of collecting data in a dynamic topology while reducing both gathering time and energy consumption.

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. / Wireless sensor networks (WSNs) have attracted much interests in the last decade. The first part of this thesis considers sparse random linear network coding is for data gathering and compression in WSNs. An information-theoretic approach is applied to demonstrate the necessary and sufficient conditions to realize the asymptotically perfect reconstruction under MAP estimation. The second part of the thesis concerns the distributed self-rating (DSR) problem, for WSNs with nodes that have different ability of performing some task (sensing, detection...). The main assumption is that each node does not know and needs to estimate its ability. Depending on the number of ability levels and the communication conditions, three sub-problems have been addressed: i) distributed faulty node detection (DFD) to identify the nodes equipped with defective sensors in dense WSNs; ii) DFD in delay tolerant networks (DTNs) with sparse and intermittent connectivity; iii) DSR using pairwise comparison. Distributed algorithms have been proposed and analyzed. Theoretical results assess the effectiveness of the proposed solution and give guidelines in the design of the algorithm.

Ce travail s’inscrit dans un projet consistant à développer un prototype de capteur RF autonome et intelligent permettant la réalisation d’un réseau de capteurs sans fil dans un environnement industriel. Cette thèse traite de l’étude, la conception et la réalisation de la partie radiofréquence de la chaîne d’émission sans fils du capteur RF dans la bande ISM 863-870 MHz en technologie CMOS AMS 0.35µm. Cette chaîne inclut toutes les fonctions depuis l’oscillateur local jusqu’à l’amplificateur de puissance. L’émetteur occupe une surface de 0.22mm² et consomme environ 27mA sous une tension d’alimentation de 3.3V. De nombreux principes innovants ont été mis en œuvre et validés. Tous ces principes peuvent être facilement transposés à d’autres standards de communication et dans d’autres bandes de fréquences. Les résultats de simulations du dessin des masques vérifient complètement les spécifications et confirment les simulations. Une caractérisation expérimentale partielle valide les nouvelles architectures proposées. / This work joins in a project consisting in developing prototype of an autonomous and smart RF sensor allowing the realization of a wireless sensor network in an industrial environment. This thesis deals with the study, the design and the realization of the radio-frequency part of the transmitter using the 863-870 MHz ISM band and the CMOS AMS 0.35µm technology. This transmitter includes all the functions from the local oscillator to the power amplifier. The integrated circuit occupies a surface of 0.22mm² and consumes approximately 27mA under a supply voltage of 3.3V. Numerous innovative principles were implemented and validated. All these principles can be easily transposed into other standards of communication and in other frequency bands. The results of the post-layout simulation completely satisfy the specifications and confirm the simulations. Partial experimental characterization validates new architectures proposed.