In wireless sensor networks, source nodes usually send their data packets to a single sink following a specific routing protocol. In this way, unicast delivery becomes a dominant means of data transmission through the network. However, if one of links in the route is out of order, a dynamic routing protocol will rule the search by the routers for a new transmission route and thus, more time will be taken with regards to searching for the route. In this paper, a condition in which an emergency occurs is envisioned. Source nodes must send the emergency information packets to the possible sink as soon as possible. Then the multicast delivery should be taken instead of the unicast delivery so as to save more time.

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La conception d'un réseau de capteurs sans fil peut présenter de nombreux défis, tels que le passage à l'echèlle, la fiabilité, la longévité et la communication en temps réel. L'existence de plusieurs points de collecte peut augmenter la fiabilité du réseau et facilite le passage à l'echèlle. Toutefois, cette amélioration dépend de l’approche de routage, qui doit être adaptée pour atteindre les objectifs de performance souhaités.Dans cette optique, l’objectif de ce travail est de trouver des moyens pour optimiser la communication dans les réseaux de capteurs sans fil à multiples points de collecte en tenant compte des problèmes liés au passage à l'echèlle, à la durée de vie du réseau, à la fiabilité (livraison des paquets) et à la minimization de la latence. Nous étudions les point d'équilibre entre le délai et la consommation d'énergie en tant que paramètres clés pour la qualité et l'efficacité de la communication. Pour ce faire, nous proposons différents algorithmes de routage, couvrant les trois principaux schémas de communication (unicast, anycast et multicast).Les simulations effectuées montrent que nos approches sont capables d’optimiser la communication, notamment en termes de latence et de durée de vie du réseau. Des expériences sur la plateforme FIT IoT-Lab fournissent également des indications significatives sur les performances de notre solution multicast dans des conditions réelles. / The conception of a wireless sensor network may present numerous challenges, such as scalability, reliability, longevity and timeliness. The existence of multiple sinks may increase the network reliability and facilitates the scalability. However, this improvement is dependent on the routing approach, that must be tailored to help achieving the desired performance goals.From this perspective, the objective of this work is to find ways of optimizing the communication in multi-sink wireless sensor networks considering the problems related to the scalability, longevity (network lifetime), reliability (packet delivery) and timeliness (latency). We investigate the trades among data delivery time and energy consumption as key metrics for communication quality and efficiency. For that matter, we propose different routing algorithms, covering all three main communciations schemes (unicast, anycast and multicast).The executed simulations show that our approaches are capable of optimizing the communication, especially in terms of latency and network lifetime. Experiments on the FIT IoT-Lab platform also provide meaningful insights of the performance of our multicast solution in real environment condition.

La technologie des réseaux de capteurs sans fil (RCSF) est l’un des éléments constitutifs de l’Internet des objets (IoT). En raison de leurs caractéristiques de déploiement facile et de leur flexibilité, ils sont utilisés dans de nombreux domaines d’application. Les réseaux à faible consommation et à perte (LLN) sont un type spécial de WSN dans lequel les noeuds sont largement limités en ressources. Convergecast est l’un des modes de communication de base, dans lequel tout le trafic du réseau est destiné à une destination prédéfinie appelée collecteur. Tout en prenant en compte les domaines d’applications IoT, convergecast n’est pas le seul mode de communication sur le réseau. Le récepteur doit envoyer des commandes à certains capteurs pour effectuer des actions. Dans cette application, anycast est un autre mode de communication de base. Dans anycast, le trafic provenant du récepteur est destiné à tout membre d’un groupe de récepteurs potentiels du réseau.Les LLN sont formés de noeuds de capteurs statiques et changent rarement de position. En raison des contraintes de ressources strictes imposées au calcul, à l’énergie et à la mémoire des LLN, la plupart des protocoles de routage ne prennent en charge que les réseaux statiques. Cependant, la mobilité est devenue une exigence importante pour de nombreuses applications émergentes. Dans ces applications, certains noeuds sont libres de se déplacer et de s’organiser dans un réseau connecté. La topologie changerait continuellement en raison du mouvement des noeuds et de l’instabilité des liaisons radio. Il s’agit d’une tâche difficile pour la plupart des protocoles de routage des réseaux LLN afin de s’adapter rapidement au mouvement et de reconstruire la topologie en temps voulu. Le but de cette thèse est de proposer un support de mobilité efficace pour les protocoles de routage dans les réseaux LLN. Nous nous concentrons sur convergecast et anycast, qui sont les modes de communication les plus utilisés dans les réseaux LLN, dans les scénarios de réseau mobile. Nous proposons un mécanisme d’amélioration, nommé RL (RSSI and Level),pour prendre en charge les protocoles de routage dans les réseaux LLN convergecast en mobilité. Ce mécanisme aide le protocole de routage à prendre des décisions plus rapides pour la détection de la mobilité et la mise à jour des voisins du saut suivant,mais souffre d’une surcharge importante. Nous proposons une gestion dynamique des messages de contrôle pour améliorer les performances de RL et l’implémentons en plus du protocole de routage pour réseau à faible consommation (RPL) et nous l’avons nommé RRD (RSSI, Rank and Dynamic). Après une prise en compte de l’hystérésis de la zone de couverture de la plage de transmission des noeuds, nousavons optimisé RRD. Cette version améliorée s’appelle RRD +. Sur la base de RRD+, nous avons proposé MRRD + (Multiple, RSSI, Rank et Dynamic) pour prendre en charge plusieurs puits dans les réseaux LLN convergecast en mobilité. ADUP (Adaptive Downward / Upward Protocol) est une solution de routage prenant en charge simultanément convergecast et anycast dans les réseaux LLN. Nous avons évalué les performances de nos contributions à la fois en simulation avec le simulateur Cooja et en expérience (uniquement pour ADUP) sur des motosTelosB. Les résultats obtenus en simulation et en expérience confirment l’efficacité de nos protocoles de routage. / Wireless Sensor Networks (WSNs) technology is one of the building blocks ofthe Internet of Things (IoT). Due to their features of easy deployment and flexibility,they are used in many application domains. Low-Power and Lossy Networks(LLNs) are a special type of WSNs in which nodes are largely resources constrained.For LLNs, convergecast is one of the basic traffic modes, where all traffic in the networkis destined to a predefined destination called the sink. While considering theIoT application domains, convergecast is not the only traffic mode in the network.The sink needs to send commands to certain sensors to perform actions. In this application,anycast is another basic traffic mode. In anycast, the traffic from the sinkis destined to any member of a group of potential receivers in the network.Traditionally LLNs are formed by static sensor nodes and rarely change positions.Due to the strict resource constraints in computation, energy and memory ofLLNs, most routing protocols only support static network. However, mobility hasbecome an important requirement for many emerging applications. In these applications,certain nodes are free to move and organize themselves into a connectednetwork. The topology would continuously change due to the movement of nodesand radio links instability. This is a hard task for most routing protocols of LLNs toadapt rapidly to the movement and to reconstruct topology in a timely manner.The goal of this thesis is to propose an efficient mobility support for routingprotocols in LLNs. We focus on convergecast and anycast, which are the most usedtraffic modes in LLNs, in mobile network scenarios.We propose an enhancement mechanism, named RL (RSSI and Level), to supportrouting protocols in convergecast LLNs in mobility. This mechanism helps routingprotocol make faster decisions for detecting mobility and updating next-hop neighborsbut suffers from high overhead. We propose a dynamic control message managementto enhance the overhead performance of RL and implement it on top ofRouting Protocol for Low-power and Lossy network (RPL) and we named it RRD(RSSI, Rank and Dynamic). After taking into account hysteresis of the coveragezone of the transmission range of nodes, we optimized RRD. This enhanced versionis called RRD+. Based on RRD+, we proposed MRRD+ (Multiple, RSSI, Rankand Dynamic) to support multiple sinks in convergecast LLNs in mobility. ADUP(Adaptive Downward/Upward Protocol) is a routing solution that supports bothconvergecast and anycast in LLNs concurrently.We evaluated the performance of our contributions in both simulation usingCooja simulator and experiment (only for ADUP) on TelosB motes. The resultsobtained in both simulation and experiment confirm the efficiency of our routingprotocols.

The size of the IoT network is expanding due to advancements in the IoT field, leading to increased interest in the multi-sink mechanism. The IPv6 Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks (RPL) is a representative IoT protocol that focuses on the Low-Power and Lossy Networks. However, research on comparing multi-sink strategies within the RPL network is limited. Therefore, this project aims to compare three common strategies: multiple-DODAG in one instance, virtual root, and multiple-instance. Using these strategies, we design and implement RPL networks and conduct simulations in various scenarios. Five different topologies are utilized in the experiments, considering different packet loss rates. Performance evaluation of each strategy is conducted using the Cooja simulator and Contiki-NG system, with a focus on the number of RPL control packets, Packet Delivery Ratio (PDR), and energy consumption. The results indicate that both the virtual root and multiple-DODAG strategies perform well with low packet loss, while the virtual root strategy outperforms the multiple-DODAG strategy with high packet loss. Additionally, the virtual root strategy incurs slightly higher energy costs than the multiple-DODAG strategy. Furthermore, the multiple-instance strategy demonstrates poor performance in most scenarios, except for the packet delivery ratio under high packet loss conditions. Besides the analysis, potential areas for future research on the RPL’s multi-sink mechanism are finally identified. / Storleken på IoT-nätverket expanderar på grund av framsteg inom IoT-området, vilket leder till ökat intresse för multi-sink-mekanismen. IPv6 Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks (RPL) är ett representativt IoT-protokoll som fokuserar på Nät med låg effekt och förluster. Forskningen om jämförelse av multi-sink-strategier inom RPL-nätverket är dock begränsad. Därför syftar detta projekt till att jämföra tre vanliga strategier: multiple - DODAG i en instans, virtuell rot och multi-instans. Med hjälp av dessa strategier designar och implementerar vi RPL-nätverk och genomför simuleringar i olika scenarier. Fem olika topologier används i experimenten, med olika packet loss rate. Prestationsutvärdering av varje strategi utförs med hjälp av Cooja-simulatorn och Contiki-NG-systemet, med fokus på antalet RPL control packets, Packet Delivery Ratio (PDR) och energiförbrukning. Resultaten indikerar att både virtuell rot och multiple-DODAG strategier fungerar bra vid låg datapaketförlust, medan den virtuella rotstrategin överträffar multiple-DODAG strategin vid hög datapaketförlust. Dessutom medför den virtuella rotstrategin något högre energikostnader än flera DODAG-strategin. Dessutom visar multi-instans-strategin dålig prestanda i de flesta scenarier, förutom när det gäller datapaketleveransförhållandet under höga datapaketförlustförhållanden. Utöver analysen identifieras slutligen potentiella områden för framtida forskning om RPL-protokollets multi-sink-mekanism.