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Characterizing Dynamic Power and Data Rate Policies for WirelessUSB NetworksBarlow, Jeffrey L. 19 July 2006 (has links) (PDF)
Wireless communication is increasingly ubiquitous. However, mobility depends intrinsically on battery life. Power can be conserved at the Media Access Control (MAC) layer by intelligently adjusting transmission power level and data rate encoding. WirelessUSB is a low-power, low-latency wireless technology developed by Cypress Semiconductor Corporation for human interface devices such as keyboards and mice. WirelessUSB devices conserve power by employing power-efficient hardware, dynamic power level adjustment and dynamic data rate adjustment. We characterize the effects on power consumption of dynamically adjusting node power using two dynamic power negotiation techniques as well as two reactive techniques. We also characterize the effects of dynamically adjusting data rate using three rate adjustment techniques. We further characterize the effects of collaboratively adjusting both power and data rate. We validate our techniques through simulation and find that such collaboration yields the greatest energy conservation for a wide variety of conditions and usage models.
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Système embarqué autonome en énergie pour objets mobiles communicants / Energy self-sufficient embedded system for mobile communicating objectsChaabane, Chiraz 30 June 2014 (has links)
Le nombre et la complexité croissante des applications qui sont intégrées dans des objets mobiles communicants sans fil (téléphone mobile, PDA, etc.) implique une augmentation de la consommation d'énergie. Afin de limiter l'impact de la pollution due aux déchets des batteries et des émissions de CO2, il est important de procéder à une optimisation de la consommation d'énergie de ces appareils communicants. Cette thèse porte sur l'efficacité énergétique dans les réseaux de capteurs. Dans cette étude, nous proposons de nouvelles approches pour gérer efficacement les objets communicants mobiles. Tout d’abord, nous proposons une architecture globale de réseau de capteurs et une nouvelle approche de gestion de la mobilité économe en énergie pour les appareils terminaux de type IEEE 802.15.4/ZigBee. Cette approche est basée sur l'indicateur de la qualité de lien (LQI) et met en œuvre un algorithme spéculatif pour déterminer le prochain coordinateur. Nous avons ainsi proposé et évalué deux algorithmes spéculatifs différents. Ensuite, nous étudions et évaluons l'efficacité énergétique lors de l'utilisation d'un algorithme d'adaptation de débit prenant en compte les conditions du canal de communication. Nous proposons d'abord une approche mixte combinant un nouvel algorithme d'adaptation de débit et notre approche de gestion de la mobilité. Ensuite, nous proposons et évaluons un algorithme d'adaptation de débit hybride qui repose sur une estimation plus précise du canal de liaison. Les différentes simulations effectuées tout au long de ce travail montrent l’efficacité énergétique des approches proposées ainsi que l’amélioration de la connectivité des nœuds. / The increasing number and complexity of applications that are embedded into wireless mobile communicating devices (mobile phone, PDA, etc.) implies an increase of energy consumption. In order to limit the impact of pollution due to battery waste and CO2 emission, it is important to conduct an optimization of the energy consumption of these communicating end devices. This thesis focuses on energy efficiency in sensor networks. It proposes new approaches to handle mobile communicating objects. First, we propose a global sensor network architecture and a new energy-efficient mobility management approach for IEEE 802.15.4/ZigBee end devices. This new approach is based on the link quality estimator (LQI) and uses a speculative algorithm. We propose and evaluate two different speculative algorithms. Then, we study and evaluate the energy efficiency when using a rate adaptation algorithm that takes into account the communication channel conditions. We first propose a mobility-aware rate adaptation algorithm and evaluate its efficiency in our network architecture. Then, we propose and evaluate a hybrid rate adaptation algorithm that relies on more accurate link channel estimation. Simulations conducted all along this study show the energy-efficiency of our proposed approaches and the improvement of the nodes’ connectivity.
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