Cette thèse considère les réseaux de capteurs sans fil (RCSF) de grande dimension (de l'ordre du million de noeuds). Les questions posées sont les suivantes : comment prédire le bon fonctionnement et calculer avant déploiement les performances d'un tel réseau, sachant qu'aucun simulateur ne peut simuler un réseau de plus de 100 000 noeuds ? Comment assurer sa configuration pour garantir performance, passage à l'échelle, robustesse et durabilité ? La solution proposée dans cette thèse s'appuie sur une architecture de RCSF hétérogène à deux niveaux, dont le niveau inférieur est composé de capteurs et le niveau supérieur de collecteurs. La première contribution est un algorithme d'auto-organisation multi-canal qui permet de partitionner le réseau inférieur en plusieurs sous-réseaux disjoints avec un collecteur et un canal de fréquence par sous-réseau tout en respectant le principe de réutilisation de fréquence. La seconde contribution est l'optimisation du déploiement des collecteurs car leur nombre représente celui des sous-réseaux. Les problèmes traités ont été : l'optimisation des emplacements des puits pour un nombre prédéfini de puits et la minimisation du nombre de puits ou du coût pour un nombre prédéfini de sauts dans les sous-réseaux. Une solution intuitive et appropriée pour assurer à la fois performances réseaux et coût, est de partitionner le réseau inférieur en sous-réseaux équilibrés en nombre de sauts. Pour ce faire, la topologie physique des puits est une répartition géographique régulière en grille (carrée, triangulaire, etc.). Des études théoriques et expérimentales par simulation des modèles de topologie montrent, en fonction des besoins applicatifs et physiques, la méthodologie de choix et le calcul des meilleures solutions de déploiement. / This thesis considers the large-scale wireless sensor network (LSWSN) consisting of million nodes. The questions are: how to predict the good working and to compute before deployment the performances of such a network, knowing that no simulator can simulate a network of more than 100000 nodes? How to ensure its configuration to ensure performance, scalability, robustness and longevity? The solution proposed in this thesis is based on a two-tiered heterogeneous architecture of WSN in which the level 1 is composed of sensors and the level 2 of collectors. The first contribution is a multi-channel self-organization algorithm, which allows partitioning the network of level 1 into several disjointed sub-networks with one collector and one frequency channel while respecting the principle of frequency reuse. The second contribution is to optimize the deployment of collectors because their number represents that of sub-networks. The problems addressed were: the optimization of sinks locations for a predetermined number of sinks, and the minimization of financial cost related of the sinks? number, for a predetermined number of hops in the sub-networks. An intuitive and appropriate solution to ensure both network performance and cost is to partition the network of level 1 into balanced sub-networks in number of hops. To do this, the physical topology of sinks is a regular geographical grid (square, triangular, etc.). Theoretical studies and simulation of topology models show, depending on application requirements (node density, charge application, etc.) and physical (radio range, surveillance zone), the methodology of choice and the computation of the best deployment solutions.

Cette thèse considère les réseaux de capteurs sans fil (RCSF) de grande dimension (de l'ordre du million de noeuds). Les questions posées sont les suivantes : comment prédire le bon fonctionnement et calculer avant déploiement les performances d'un tel réseau, sachant qu'aucun simulateur ne peut simuler un réseau de plus de 100 000 noeuds ? Comment assurer sa configuration pour garantir performance, passage à l'échelle, robustesse et durabilité ? La solution proposée dans cette thèse s'appuie sur une architecture de RCSF hétérogène à deux niveaux, dont le niveau inférieur est composé de capteurs et le niveau supérieur de collecteurs. La première contribution est un algorithme d'auto-organisation multi-canal qui permet de partitionner le réseau inférieur en plusieurs sous-réseaux disjoints avec un collecteur et un canal de fréquence par sous-réseau tout en respectant le principe de réutilisation de fréquence. La seconde contribution est l'optimisation du déploiement des collecteurs car leur nombre représente celui des sous-réseaux. Les problèmes traités ont été : l'optimisation des emplacements des puits pour un nombre prédéfini de puits et la minimisation du nombre de puits ou du coût pour un nombre prédéfini de sauts dans les sous-réseaux. Une solution intuitive et appropriée pour assurer à la fois performances réseaux et coût, est de partitionner le réseau inférieur en sous-réseaux équilibrés en nombre de sauts. Pour ce faire, la topologie physique des puits est une répartition géographique régulière en grille (carrée, triangulaire, etc.). Des études théoriques et expérimentales par simulation des modèles de topologie montrent, en fonction des besoins applicatifs (densité de noeuds, charge applicative, distribution des envois, délai en nombre de saut) et physiques (portée radio, zone de surveillance), la méthodologie de choix et le calcul des meilleures solutions de déploiement.