Cette thèse explore la thématique des microsystèmes autonomes, notamment la problématique de leur alimentation en énergie. Jusqu'à présent, l'énergie nécessaire pour faire fonctionner ces dispositifs était fournie par une source finie, par exemple une batterie électrochimique. Cela implique, qu'après un certain temps, le réservoir doit être rempli, sinon le dispositif cesse de fonctionner. De plus, un compromis doit être fait entre la taille et la durée de vie du système. L'objectif de ce travail est d'étudier la possibilité d'alimenter de tels systèmes à partir de l'énergie des vibrations mécaniques ambiantes. Nous nous sommes focalisés sur la miniaturisation du dispositif de récupération d'énergie, et sur la possibilité de son élaboration en employant les techniques de micro fabrication et les couches minces piézoélectriques. L'utilisation d'un dispositif de type MEMS permettrait de créer des systèmes autonomes sur une seule puce (SoC) où dans un boîtier (SoP). Au cours de cette thèse nous avons créé des modèles analytiques et par éléments finis des structures de générateurs piézoélectriques. Nous avons conçu et fabriqué les dispositifs en utilisant deux matériaux piézoélectriques : le nitrure d'aluminium (AlN) et le zirconate titanate de plomb (PZT). Nous avons démontré que de telles structures peuvent fournir une puissance de l'ordre de quelques microwatts. De plus, avec des circuits spécifiques de gestion de puissance elles permettent de charger des dispositifs de stockage à partir des vibrations d'une très faible amplitude. Les dispositifs présentés sont pour le moment les seuls microgénérateurs piézoélectriques au monde adaptés aux vibrations ambiantes. Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet VIBES (VIBration Energy Scavenging) qui est un STREP du sixième programme cadre de l'Union Européenne (IST-1-STREP-507911).

Le LETI développe des micro-capteurs (tels que des micro-accéléromètres ou des micro-magnétomètres) capables de se géoréférencer et de donner alors leur propre orientation dans l'espace. Ainsi, si nous posons un ensemble de capteurs sur une forme, ils nous fourniront les données tangentielles de la surface aux positions des capteurs. Le travail développé ici consiste à reconstruire la forme d'objets à partir de ces données tangentielles et de la connaissance de la répartition de ces capteurs. Nous étudierons plusieurs cas de reconstruction, en commençant par la reconstruction de courbes planes, puis de courbes gauches et enfin de surfaces. Puis nous proposerons des méthodes de capture de mouvement de formes en déformation, c'est-à-dire que nous allons équiper une courbe ou une surface de capteurs, nous allons lui appliquer des déformations, et nous devrons reconstruire la forme virtuelle associée en temps réel à partir des données fournies par les capteurs. De nombreuses applications sont envisagées (domaines de la santé, de l'aéronautique, du multimédia, ...), et nous élaborons en parallèle des prototypes de capture de forme afin de tester et valider nos méthodes.

Les insectes ravageurs constituent depuis longtemps une menace sérieuse pour l’agriculture dans plusieurs régions du monde. En particulier, les criquets pèlerins (Schistocerca Gregaria) sont les plus redoutés à cause des dégâts colossaux qu’ils peuvent infliger à une large variété de cultures. Ces derniers, dans leur milieu de reproduction et un ensemble de paramètres climatiques, peuvent être assimilés à un système biophysique. Un système biophysique associe plusieurs composants caractérisés par leur complexité propre et celle de leurs interactions. Par exemple la pluie apporte de l’humidité et le développement du couvert végétal qui sont critiques dans la dynamique de population du criquet pèlerin. Ces systèmes biophysiques peuvent être contrôlés par divers moyens, dont un réseau de surveillance couplant des capteurs sans fil. L’intégration des systèmes biophysiques et des réseaux d’observation peut être un des faits majeurs de cette décennie. Elle permet un échange entre les processus cycliques physiques et les systèmes d’information. Ces derniers permettent de collecter et de traiter les données de terrain et peuvent aussi agir sur le système physique par le biais de boucles rétro-actives. Cette intégration a été possible grâce aux avancées technologiques notées dans les domaines de la micro électronique et de la transmission sans fil. On la trouve dans des domaines émergents tels que l’agriculture fine. Cette thèse est consacrée à la modélisation cellulaire et à la simulation de systèmes physiques. Pour cela, un échantillonnage spatial et temporel d’une zone de reproduction des criquets pèlerins a été réalisé à l’aide d’outils spécifiques avec différentes résolutions, dans le but de générer les systèmes cellulaires. Ces systèmes cellulaires contiennent des informations telles que le vent, la température, l’humidité relative et la pluviométrie. L’échantillonnage spatial permet une représentation de migration et l’échantillonnage temporel permet de suivre l’évolution locale des individus dans une cellule.Les systèmes cellulaires sont transcrits en réseaux de processus communicant et évoluent de manière synchrone afin de reproduire et de simuler le phénomène de migration intercellulaire et le cycle de vie du criquet pèlerin dans une cellule. La construction de ces systèmes a été explorée en profondeur, en faisant varier leur contexte géographique, les critères de classification, la dimension des cellules, la connectivité entre les processus, les comportements collectifs. L’exploration a porté sur la génération de codes parallèles et les performances à l’exécution, essentiellement pour le cas des processus légers.Ce travail a abouti à la production de deux simulateurs paramétriques, le premier est destiné à la dynamique de population des criquets pèlerins en vue d’évaluer l’état de la situation acridienne par un couplage entre les réseaux de surveillance synchrones et les systèmes biophysiques. Le second permet de planifier le déploiement de réseaux de capteurs sans fil dans une zone afin de déterminer l’emplacement des capteurs. / Insect pests have long been a serious threat to agriculture in many parts of the world. In particular, desert locusts (Schistocerca Gregaria) are the most feared because of the colossal damage they can inflict on a wide variety of crops.The latter, in their breeding environment and a set of climatic parameters, can be assimilated to a biophysical system. A biophysical system associates several components characterized by their own complexity and that of their interactions. For example, rain brings moisture and canopy development that is critical in Desert Locust population dynamics. These biophysical systems can be controlled by various means, including a monitoring network coupling wireless sensors. The integration of biophysical systems and observation networks can be one of the major events of this decade. It allows an exchange between physical cyclical processes and information systems. These can collect and process field data and can also act on the physical system through feedback loops. This integration has been made possible thanks to technological advances noted in the fields of microelectronics and wireless transmission. It is found in emerging fields such as fine agriculture. This thesis is devoted to cellular modeling and simulation of physical systems. For this, a spatial and temporal sampling of a Desert Locust breeding area was carried out using specific tools with different resolutions, in order to generate the cellular systems. These cellular systems contain information such as wind, temperature, relative humidity and rainfall. Spatial sampling allows a migration representation and temporal sampling can track the local evolution of individuals in a cell.Cellular systems are transcribed into communicating process networks and evolve synchronously to reproduce and simulate the phenomenon of intercellular migration and the life cycle of the Desert Locust in a cell. The construction of these systems has been explored in depth, making vary their geographical context, the criteria for classification, the cells, connectivity between processes, collective behaviors.Exploration has focused on the generation of parallel codes and performance at the execution, mainly for the case of lite processes.This work has led to the production of two parametric simulators, the first of which is aimed at Desert Locust population dynamics with a view to assessing the state of the locust situation through coupling between synchronous monitoring networks and biophysical systems. The second allows you to plan the deployment of wireless sensor networks in an area to determine the location of the sensors.

Les pannes sont la règle et non l'exception dans les réseaux de capteurs sans fil. Un nœud capteur est fragile et il peut échouer en raison de l'épuisement de la batterie ou de la destruction par un événement externe. En outre, le nœud peut capter et transmettre des valeurs incorrectes en raison de l'influence de l'environnement sur son fonctionnement. Les liens sont également vulnérables et leur panne peut provoquer un partitionnement du réseau et un changement dans la topologie du réseau, ce qui conduit à une perte ou à un retard des données. Dans le cas où les nœuds sont portés par des objets mobiles, ils peuvent être mis hors de portée de la communication. Les réseaux de capteurs sont également sujets à des attaques malveillantes, telles que le déni de service, l'injection de paquets défectueux, entraînant un comportement inattendu du système et ainsi de suite. En plus de ces défaillances prédéfinies (c'est-à-dire avec des types et symptômes connus), les réseaux de capteurs présentent aussi des défaillances silencieuses qui ne sont pas connues à l'avance, et qui sont très liées au système. En revanche, les applications de RCSF, en particulier les applications de sécurité critiques, telles que la détection d'incendie ou les systèmes d'alarme, nécessitent un fonctionnement continu et fiable du système. Cependant, la garantie d'un fonctionnement correct d'un système pendant l'exécution est une tâche difficile. Cela est dû aux nombreux types de pannes que l'on peut rencontrer dans un tel système vulnérable et non fiable. Une approche holistique de la gestion des fautes qui aborde tous les types de fautes n'existe pas. En effet, les travaux existants se focalisent sur certains états d'incohérence du système. La raison en est simple : la consommation d'énergie augmente en fonction du nombre d'éléments à surveiller, de la quantité d'informations à collecter et parfois à échanger. Dans cette thèse, nous proposons un «Framework » global pour la gestion des fautes dans un réseau de capteurs. Ce framework, appelé « IFTF », fournit une vision complète de l'état du système avec la possibilité de diagnostiquer des phénomènes anormaux. IFTF détecte les anomalies au niveau des données, diagnostique les défaillances de réseau, détecte les défaillances d'applications, et identifie les zones affectées du réseau. Ces objectifs sont atteints grâce à la combinaison efficace d'un service de diagnostic réseau (surveillance au niveau des composants), un service de test d'applications (surveillance au niveau du système) et un système de validation des données. Les deux premiers services résident sur chaque nœud du réseau et le système de validation des données réside sur chaque chef de groupe. Grâce à IFTF, les opérations de maintenance et de reconfiguration seront plus efficaces, menant à un système WSN (Wireless Sensor Network) plus fiable. Du point de vue conception, IFTF fournit de nombreux paramètres ajustables qui le rendent approprié aux divers types d'applications. Les résultats de simulation montrent que la solution présentée est efficace en termes de coût mémoire et d'énergie. En effet, le système de validation des données n'induit pas un surcoût de communication. De plus, le fonctionnement des deux services test et diagnostic augmente la consommation d'énergie de 4% en moyenne, par rapport au fonctionnement du service de diagnostic uniquement. / Sensor faults are the rule and not the exception in every Wireless Sensor Network (WSN) deployment. Sensor nodes are fragile, and they may fail due to depletion of batteries or destruction by an external event. In addition, nodes may capture and communicate incorrect readings because of environmental influence on their sensing components. Links are also failure-prone, causing network partitions and dynamic changes in network topology, leading to delays in data communications. Links may fail when permanently or temporarily blocked by an external or environmental condition. Packets may be corrupted due to the erroneous nature of communications. When nodes are embedded or carried by mobile objects, nodes can be taken out of the range of communications. WSNs are also prone to malicious attacks, such as denial of service, injection of faulty packets, leading to unexpected behavior of the system and so on. In addition to these predefined faults or failures (i.e., with known types and symptoms), many times the sensor networks exhibits silent failures that are unknown beforehand and highly system-related. Applications over WSNs, in particular safety critical applications, such as fire detection or burglar alarm systems, require continuous and reliable operation of the system. However, validating that a WSN system will function correctly at run time is a hard problem. This is due to the numerous faults that can be encountered in the resource constrained nature of sensor platforms together with the unreliability of the wireless links networks. A holistic fault management approach that addresses all fault issues does not exist. Existing work most likely misses some potential causes of system failures. The reason is simple : the more elements to monitor, the more information to be collected and sometimes to be exchanged, then the more the energy consumption becomes higher. In this thesis, we propose an Integrated Fault Tolerance Framework (IFTF) that provides a complete picture of the system health with possibility to zoom in on the fault reasons of abnormal phenomena. IFTF detects data anomalies, diagnoses network failures, detects application level failures, identifies affected areas of the network and may determine the root causes of application malfunctioning. These goals are achieved efficiently through combining a network diagnosis service (component/element level monitoring) with an application testing service (system level monitoring) and a data validation system. The first two services reside on each node in the network and the data validation system resides on each cluster head. Thanks to IFTF, the maintenance and reconfiguration operations will be more efficient leading to a more dependable WSN. From the design view, IFTF offers to the application many tunable parameters that make it suitable for various application needs. Simulation results show that the presented solution is efficient both in terms of memory use and power consumption. Data validation system does not incur power consumption (communication overhead). Using testing service combined to diagnosis service incurs a 4 %, on average, increase in power consumption compared to using solely network diagnosis solutions.

Dans les pays développés comme le Canada, on remarque de plus en plus un vieillissement de la population et parallèlement une augmentation du nombre de personnes atteintes de déficiences cognitives. La cause la plus répandue est la démence de type Alzheimer (DTA), aussi connue sous le nom de maladie d’Alzheimer. Les incapacités cognitives causées par la DTA entraînent des difficultés dans les Activités Instrumentales de la Vie Quotidienne (AIVQ). Certains chercheurs considèrent qu'il existe des marqueurs cognitifs propres à la DTA, c’est-à-dire que les personnes atteintes peuvent présenter des difficultés cognitives observables lors de la réalisation de tâches complexes bien des années avant son diagnostic. Un habitat intelligent, muni de capteurs de mouvements, débitmètres, capteurs de contacts pour portes et tiroirs, permet de mesurer divers aspects de la performance dans la vie quotidienne lors de la réalisation d’une AIVQ. Partant de ce constat, nos travaux explorent comment des habitats intelligents pourraient permettre de détecter la DTA de façon précoce. Dans cette optique, nous proposons une méthodologie expérimentale rigoureuse. Tout d’abord, nous avons conçu, implémenté et déployé un système d’acquisition de données hétérogènes fiable intégrant réseaux de capteurs variés, vidéos de l'expérimentation et annotations de l'expérimentateur. Ensuite, nous avons exploré divers algorithmes de classification pour distinguer trois catégories de participants : sans troubles cognitifs, avec troubles cognitifs légers et avec DTA. Bien que l’acquisition des données soit complexifiée par la multiplication des sources, notre approche permet la validation des données acquises. Cet aspect est important car la qualité de ces données, acquises lors des expérimentations, influence grandement la performance des algorithmes de classification. Finalement, ce projet étudie comment réaliser et comparer les données et les résultats d’expérimentations menées sur des sites différents en termes de configuration spatiale, de densité et de positionnement des capteurs. C’est pourquoi des expérimentations avec des personnes âgées se sont déroulées aux laboratoires DOMUS (Sherbrooke) et du CRIUGM (Montréal). Les expérimentations ont utilisé le même protocole d’expérimentation où des participants ont eu un temps déterminé pour réaliser la même liste de tâches. Les participants ont été recrutés et séparés en trois groupes selon leur diagnostic : sujets sains, sujets atteints d’un trouble cognitif léger (TCL) et sujets atteints de démence de type Alzheimer (DTA). Les données recueillies ont ensuite été annotées et traitées en vue d’une analyse à l’aide de techniques d’apprentissage automatique. Une première approche de classification par arbre de décision simple a permis d’observer une différence significative entre les données d’expérimentation des personnes saines et celles des personnes TCL. Par contre, aucune différence claire n’est apparue entre les personnes DTA et les autres catégories. En conclusion, d’autres représentations de données et d’autres algorithmes sont toujours en cours d’exploration par d’autres membres de notre équipe. Les résultats préliminaires semblent prometteurs.

Les réseaux de capteurs sans fil (RCSFs) déterminent un axe de recherche en plein essor, puisqu’ils sont utilisés aujourd’hui dans de nombreuses applications qui diffèrent par leurs objectifs et leurs contraintes individuelles.Toutefois, le dénominateur commun de toutes les applications de réseaux de capteurs reste la vulnérabilité des nœuds capteurs en raison de leurs caractéristiques et aussi de la nature des données générées.En effet, les RCSFs génèrent une grande masse de données en continue à des vitesses élevées, hétérogènes et provenant d’emplacements répartis. Par ailleurs, la nécessité de traiter et d’extraire des connaissances à partir de ces grandes quantités de données nous ont motivé à explorer l’une des techniques conçues pour traiter efficacement ces ensembles de données et fournir leurs modèles de représentation. Cependant, parmi les techniques utilisées pour la gestion des données, nous pouvons utiliser les techniques de Data mining. Néanmoins, ces méthodes ne sont pas directement applicables aux RCSFs à cause des contraintes des noeuds capteurs. Il faut donc répondre à un double objectif : l’efficacité d’une solution tout en offrant une bonne adaptation des méthodes de Data mining classiques pour l’analyse de grosses masses de données des RCSFs en prenant en compte les contraintes des noeuds capteurs, et aussi l’extraction du maximum de connaissances afin de prendre des décisions meilleures. Les contributions de cette thèse portent principalement sur l’étude de plusieurs algorithmes distribués qui répondent à la nature des données et aux contraintes de ressources des noeuds capteurs en se basant sur les techniques de Data mining. Chaque noeud favorise un traitement local des techniques de Data mining et ensuite échange ses informations avec ses voisins, pour parvenir à un consensus sur un modèle global. Les différents résultats obtenus montrent que les approches proposées réduisent considérablement la consommation d’énergie et les coûts de consommation, ce qui étend la durée de vie du réseau.Les résultats obtenus indiquent aussi que les approches proposées sont extrêmement efficaces en termes de calcul du modèle, de latence, de réduction de la taille des données, d’adaptabilité et de détection des événements. / Recently, Wireless Sensor Networks (WSNs) have emerged as one of the most exciting fields. However, the common challenge of all sensor network applications remains the vulnerability of sensor nodes due to their characteristics and also the nature of the data generated which are of large volume, heterogeneous, and distributed. On the other hand, the need to process and extract knowledge from these large quantities of data motivated us to explore Data mining techniques and develop new approaches to improve the detection accuracy, the quality of information, the reduction of data size, and the extraction of knowledge from WSN datasets to help decision making. However, the classical Data mining methods are not directly applicable to WSNs due to their constraints.It is therefore necessary to satisfy the following objectives: an efficient solution offering a good adaptation of Data mining methods to the analysis of huge and continuously arriving data from WSNs, by taking into account the constraints of the sensor nodes which allows to extract knowledge in order to make better decisions. The contributions of this thesis focus mainly on the study of several distributed algorithms which can deal with the nature of sensed data and the resource constraints of sensor nodes based on the Data mining algorithms by first using the local computation at each node and then exchange messages with its neighbors, in order to reach consensus on a global model. The different results obtained show that the proposed approaches reduce the energy consumption and the communication cost considerably which extends the network lifetime.The results also indicate that the proposed approaches are extremely efficient in terms of model computation, latency, reduction of data size, adaptability, and event detection.

Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) jouent un rôle important dans des applications telles que la surveillance de l'environnement, le suivi de sources et le suivi médical, ...etc. Dans les WSN, les capteurs ont la capacité d'effectuer l'échantillonnage des données, des calculs distribués et de fusionner des données. Pour effectuer ces tâches complexes, la synchronisation des horloges et la localisation sont fondamentales et essentielles. Les WSN ont été largement étudiés ces dernières années et la littérature scientifique rapporte de nombreux résultats qui les rendent applicables pour de nombreuses applications. Pour d'autres, la recherche doit encore trouver des solutions à certains des défis posés par la limitation énergétique, la dynamicité et la faible puissance de calcul. Dans le but de contribuer à la recherche sur les WSN, cette thèse propose de nouveaux algorithmes pour la synchronisation d'horloge et la localisation. La synchronisation d'horloge est nécessaire afin que les effectuent de manière efficace la fusion de données. En appliquant l'algorithme de synchronisation d'horloge, les capteurs établissent un consensus temporel et travaillent donc au même rythme. Compte tenu de la dynamicité, des faibles capacités de calcul et de la parcimonie des WSN, un nouvel algorithme de synchronisation décentralisée à impulsions couplées est proposé pour améliorer la précision de la synchronisation. L'avantage de ce type d'algorithme est que les capteurs échangent des impulsions au lieu de paquets, de sorte que non seulement la communication est efficace, mais aussi robuste à toute défaillance des capteurs dans le réseau. La localisation de capteurs a été largement étudiée dans la littérature scientifique. Cependant, la qualité et la précision de la localisation peuvent encore être améliore. Cette thèse applique l'algorithme LSCR (Régression de régions corrélées à signes dominants) au problème de localisation. Avec LSCR, on évalue des régions de confiance avec des niveaux de confiance prescrits, qui fournissent non seulement on emplacement mais aussi la confiance en cet emplacement. Dans cette thèse, plusieurs approches de localisation sont implémentées et comparées. Le résultat de la simulation montre que, sous hypothèses modérées, LSCR obtient des résultats compétitifs par rapport à d'autres méthodes. / Wireless sensor networks (WSNs) play an important role in applications such as environmental monitoring, source tracking, and health care,... In WSN, sensors have the ability to perform data sampling, distributed computing and information fusion. To perform such complex tasks, clock synchronization and localization are two fundamental and essential algorithms. WSNs have been widely studied in the past years, and the scientific literature reports many outcomes that make them applicable for some applications. For some others, research still needs to find solutions to some of the challenges posed by battery limitation, dynamicity, and low computing clock rate. With the aim of contributing to the research on WSN, this thesis proposes new algorithms for both clock synchronization and localization. For clock synchronization, sensors converge their local physical clock to perform data fusion. By applying the clock synchronization algorithm, sensors converge the time difference and therefore work at the same rate. In view of dynamicity, low computing and sparsity of WSN, a new pulse-coupled decentralized synchronization algorithm is proposed to improve the precision of the synchronization. The benefit of this kind of algorithm is that sensors only exchange zero-bit pulse instead of packets, so not only the communication is efficient but also robust to any failure of the sensors in the network. Localization of sensors has been widely studied. However, the quality and the accuracy of the localization still have a large room to improve. This thesis apply Leave-out Sign-dominant Correlated Regions (LSCR) algorithm to localization problem. With LSCR, one evaluates the accurate estimates of confidence regions with prescribed confidence levels, which provide not only the location but also the confidence of the estimation. In this thesis, several localization approaches are implemented and compared. The simulation result shows under mild assumptions, LSCR obtains competitive results compared to other methods.

Les Réseaux de Capteurs Sans Fils (RCSFs) ont pris beaucoup d'importance dans plusieurs domaines tels que l'industrie, l'armée, la pollution atmosphérique etc. Les capteurs sont alimentés par des batteries qui ne sont pas faciles à remplacer surtout dans les environnements peu accessibles. L'énergie de chaque capteur est considérée comme la source première d'augmentation de la durée de vie des RCSFs. Puisque la transmission de données est plus coûteuse en consommation d'énergie, notre préoccupation première est de proposer une technique efficace de transmission des données de tous les capteurs vers le sink tout en réduisant la consommation en énergie. Nous suggérons trois trois algorithmes d'agrégation de données basé sur la construction d'arbres : Depth-First Search Aggregation (DFSA), Flooding Aggregation (FA) et Well-Connected Dominating Set Aggregation (WCDSA) qui permettront de réduire le nombre de transmissions de chaque capteur vers le sink. L'agrégation des données basée sur la construction d'arbres souffre du délai de délivrance de données parce que les parents doivent attendre de recevoir les données de leurs feuilles. Certains parents pourraient avoir beaucoup de feuilles, et il serait alors assez coûteux pour un parent de stocker toutes les données entrantes dans sa mémoire. Ainsi, nous devons déterminer le temps que chaque parent doit mettre pour agréger et traiter les données de ses feuilles. Nous proposons un algorithme, Efficient Tree-based Aggregation and Processing Time (ETAPT) qui utilise la métrique Appropriate Data Aggregation and Processing Time (ADAPT). Etant donné la durée maximale acceptable, l'algorithme ETAPT prend en compte la position des parents, le nombre de feuilles et la profondeur de l'arbre pour calculer l'ADAPT optimal. A n'importe quel moment pendant l'agrégation des données par les parents, il peut arriver que la quantité de données collectées soit très grande et dépasse la quantité de stockage maximale de données que peut contenir leurs mémoires. Nous proposons l'introduction dans le réseau de plusieurs collecteurs de données appelés Mini-Sinks (MSs). Ces MSs sont mobiles et se déplacent selon un modèle de mobilité aléatoire dans le réseau pour maintenir la connexité afin d'assurer la collecte contrôlée des données basée sur le protocole de routage Mulipath Energy Conserving Routing Protocol (MECRP). Les capteurs peuvent être équipés de plusieurs interfaces radios partageant un seul canal sans fil avec lequel ils peuvent communiquer avec plusieurs voisins. La transmission des données à travers une liaison de communication entre deux parents peut interférer avec les transmissions d'autres liaisons si elles transmettent à travers le même canal. Nous avons besoin de savoir quel canal utiliser en présence de plusieurs canaux pour une transmission donnée. Nous proposons une méthode distribuée appelée: Well Connected Dominating Set Channel Assignement (WCDS-CA), pour calculer le nombre de canaux qui seront alloués à tous les capteurs de telle sorte que les capteurs adjacents se voient attribués des canaux différents / Wireless Sensor Networks (WSNs) have gained much attention in a large range of technical fields such as industrial, military, environmental monitoring etc. Sensors are powered by batteries, which are not easy to replace in harsh environments. The energy stored by each sensor is the greatest impediment for increasing WSN lifetime. Since data transmission consumes more energy, our major concern is how to efficiently transmit the data from all sensors towards a sink. We suggest three tree-based data aggregation algorithms: Depth-First Search Aggregation (DFSA), Flooding Aggregation (FA) and Well-Connected Dominating Set Aggregation (WCDSA) to reduce the number of transmissions from each sensor towards the sink. Tree-based data aggregation suffers from increased data delivery time because the parents must wait for the data from their leaves. Some parents might have many leaves, making it very expensive for a parent to store all incoming data in its buffer. We need to determine the aggregation time each parent in the tree has to spend in aggregating and processing the data from its leaves. We propose an Efficient Tree-based Aggregation and Processing Time (ETAPT) algorithm using Appropriate Data Aggregation and Processing Time (ADAPT) metric. Given the maximum acceptable latency, ETAPT's algorithm takes into account the position of parents, their number of leaves and the depth of the tree, in order to compute an optimal ADAPT time. At any time, the amount of data aggregated by parents may become greater than the amount of data that can be forwarded. We propose the introduction into the network of many data aggregators called Mini-Sinks (MSs). MSs are mobile and move according to a random mobility model inside the sensor field to maintain the fully-connected network in order to aggregate the data based on the controlled Multipath Energy Conserving Routing Protocol (MECRP). Sensors may use many radio interfaces sharing a single wireless channel, which they may use to communicate with several neighbours. Two sensors operating on the same wireless channel may interfere with each other during the transmission of data. We need to know which channel to use in the presence of multiple channels for a given transmission. We propose a distributed Well-Connected Dominating Set Channel Assignment (WCDS-CA) approach, in which the number of channels that are needed over all sensor nodes in the network in such a way that adjacent sensor nodes are assigned to distinct channels.

Du fait d'une demande croissante du marché concernant les réseaux de capteurs sans-fil, le développement de nouvelles solutions radio devient nécessaire afin de répondre aux contraintes de coût, de consommation, de débits et de durée de vie de ces domaines d'applications émergents.<br />Associée à ce contexte applicatif, cette thèse propose dans un premier temps une présentation des fondamentaux de la technologie Ultra Large Bande (ULB) suivie par un statut sur la réglementation mondiale et le standard IEEE 802.15.4a ; un cahier des charges d'un émetteur impulsionnel est ainsi établi. Confronté à un état de l'art des générateurs d'impulsions, il met en lumière la nécessité de développer de nouveaux émetteurs, ce que nous proposons à travers une architecture basée autour d'un DAC RF différentiel fonctionnant à 4GHz. Un principe novateur de génération de bursts compatibles avec le standard IEEE 802.15.4a est ensuite développé ; il permet de réduire la complexité globale de l'émetteur. Dans un second temps, l'architecture proposée est dimensionnée au niveau de ses blocs numériques et RFs puis son implémentation est effectuée dans la technologie ST CMOS 65nm. Le principe fonctionnel de l'architecture du générateur est validé par la mesure du circuit qui affiche une efficacité de 38pJ par impulsion pour une fréquence de répétition de 500MHz et une puissance moyenne de sortie de 0dBm.

Les réseaux de capteurs sans fil sont maintenant un moyen crédible de collecte de données sur les cultures. L'installation d'une structure de communication fixe pour relayer les données surveillées depuis la tête de grappe jusqu'à sa destination finale peut être soit impraticable en raison de la topologie du terrain, soit prohibitive en raison du coût initial élevé. Une solution plausible consiste à utiliser des véhicules aériens sans pilote (UAV) comme moyen alternatif de collecte de données et de contrôle de supervision limité de l'état des détecteurs. Dans cet article, nous considérons le cas des parcelles agricoles disjointes comprenant chacune des grappes de capteurs, organisées de manière prédéterminée en fonction des objectifs d'élevage. Cette recherche vise à trouver une solution optimale pour la recherche de UAV et la collecte de données à partir de tous les capteurs installés dans un champ de culture. En outre, le protocole de routage des capteurs tiendra compte d'un compromis entre la gestion de l'énergie et les frais généraux de diffusion des données. Le système proposé est évalué en utilisant un modèle simulé et il devrait trouver une classe parmi toutes les sous-considérations. / Wireless sensor networks are now a credible means for crop data collection. The installation of a fixed communication structure to relay the monitored data from the cluster head to its final destination can either be impractical because of land topology or prohibitive due to high initial cost. A plausible solution is to use Unmanned Aerial Vehicles (UAV) as an alternative means for both data collection and limited supervisory control of sensors status. In this paper, we consider the case of disjoint farming parcels each including clusters of sensors, organized in a predetermined way according to farming objectives. This research focuses to drive an optimal solution for UAV search and data gathering from all sensors installed in a crop field. Furthermore, the sensor routing protocol will take into account a tradeoff between energy management and data dissemination overhead.The proposed system is evaluated by using a simulated model and it should find out a class among all under consideration.