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Spatio-Temporal Adaptive Sampling Techniques for Energy Conservation in Wireless Sensor Networks / Techniques d'échantillonnage spatio-temporelles pour la conservation de l'énergie dans les réseaux de capteurs sans fil

Kandukuri, Somasekhar Reddy 07 October 2016 (has links)
La technologie des réseaux de capteurs sans fil démontre qu'elle peut être très utile dans de nombreuses applications. Ainsi chaque jour voit émerger de nouvelles réalisations dans la surveillance de notre environnement comme la détection des feux de forêt, l'approvisionnement en eau. Les champs d'applications couvrent aussi des domaines émergents et sensibles pour la population avec les soins aux personnes âgées ou les patients récemment opérés dans le cadre. L'indépendance des architectures RCSFs par rapport aux infrastructures existantes permet aux d'être déployées dans presque tous les sites afin de fournir des informations temporelles et spatiales. Dans les déploiements opérationnels le bon fonctionnement de l'architecture des réseaux de capteurs sans fil ne peut être garanti que si certains défis sont surmontés. La minisation de l'énergie consommée en fait partie. La limitation de la durée de vie des nœuds de capteurs est fortement couplée à l'autonomie de la batterie et donc à l'optimisation énergétique des nœuds du réseau. Nous présenterons plusieurs propositions à ces problèmes dans le cadre de cette thèse. En résumé, les contributions qui ont été présentées dans cette thèse, abordent la durée de vie globale du réseau, l'exploitation des messages de données redondantes et corrélées et enfin le fonctionnement nœud lui-même. Les travaux ont conduit à la réalisation d'algorithmes de routage hiérarchiques et de filtrage permettant la suppression des redondances. Ils s'appuient sur les corrélations spatio-temporelles des données mesurées. Enfin, une implémentation de ce réseau de capteurs multi-sauts intégrant ces nouvelles fonctionnalités est proposée. / Wireless sensor networks (WSNs) technology have been demonstrated to be a usefulmeasurement system for numerous bath indoor and outdoor applications. There is avast amount of applications that are operating with WSN technology, such asenvironmental monitoring, for forest fire detection, weather forecasting, water supplies, etc. The independence nature of WSNs from the existing infrastructure. Virtually, the WSNs can be deployed in any sort of location, and provide the sensor samples accordingly in bath time and space. On the contrast, the manual deployments can only be achievable at a high cost-effective nature and involve significant work. ln real-world applications, the operation of wireless sensor networks can only be maintained, if certain challenges are overcome. The lifetime limitation of the distributed sensor nodes is amongst these challenges, in order to achieve the energy optimization. The propositions to the solution of these challenges have been an objective of this thesis. ln summary, the contributions which have been presented in this thesis, address the system lifetime, exploitation of redundant and correlated data messages, and then the sensor node in terms of usability. The considerations have led to the simple data redundancy and correlated algorithms based on hierarchical based clustering, yet efficient to tolerate bath the spatio-temporal redundancies and their correlations. Furthermore, a multihop sensor network for the implementation of propositions with more features, bath the analytical proofs and at the software level, have been proposed.
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Emploi de techniques de traitement de signal MIMO pour des applications dédiées réseaux de capteurs sans fil / Adaptive optimisation of MIMO Channel for Smart sensor networks

Ben Zid, Maha 09 July 2012 (has links)
Dans ce travail de thèse, on s'intéresse é l'emploi de techniques de traitement de signal de systèmes de communication MIMO (Multiple Input Multiple Output) pour des applications aux réseaux de capteurs sans fil. Les contraintes énergétiques de cette classe de réseau font appel à des topologies particulières et le réseau peut être perçu comme étant un ensemble de grappes de nœuds capteurs. Ceci ouvre la porte à des techniques avancées de communication de type MIMO. Dans un premier temps, les différents aspects caractérisant les réseaux de capteurs sans fil sont introduits. Puis, les efforts engagés pour optimiser la conservation de l'énergie dans ces réseaux sont résumés. Les concepts de base de systèmes MIMOs sont abordés dans le deuxième chapitre et l'exploration par voie numérique de différentes pistes de la technologie MIMO sont exposées. Nous nous intéressons à des techniques de diversité de polarisation dans le cadre de milieux de communication riches en diffuseurs. Par la suite, des méthodes de type beamforming sont proposées pour la localisation dans les réseaux de capteurs sans fil. Le nouvel algorithme de localisation est présenté et les performances sont évaluées. Nous identifions la configuration pour la communication inter-grappes qui permet pour les meilleurs compromis entre énergie et efficacité spectrale dans les réseaux de capteurs sans fil. Finalement, nous envisageons la technique de sélection de nœuds capteurs afin de réduire la consommation de l'énergie dans le réseau de capteur sans fil. / The aim of this work is to study from a signal processing point of view the use of MIMO (Multiple Input Multiple Output) communication systems for algorithms dedicated to wireless sensor networks. We investigate energy-constrained wireless sensor networks and we focus on cluster topology of the network. This topology permits for the use of MIMO communication system model. First, we review different aspects that characterize the wireless sensor network. Then, we introduce the existing strategies for energy conservation in the network. The basic concepts of MIMO systems are presented in the second chapter and numerical results are provided for evaluating the performances of MIMO techniques. Of particular interest, polarization diversity over rich scattering environment is studied. Thereafter, beamforming approach is proposed for the development of an original localization algorithm in wireless sensor network. The novel algorithm is described and performances are evaluated by simulation. We determine the optimal system configuration between a pair of clusters that permits for the highest capacity to energy ratio in the fourth chapter. The final chapter is devoted to sensor nodes selection in wireless sensor network. The aim of using such technique is to make energy conservation in the network.

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