Afin d'accélérer ce processus de conception des systèmes embarqués, un environnement de simulation rapide et performant peut s’avérer indispensable. Pour la rendre performante, les modèles comportementaux des composants élémentaires du système doivent être capables de remplacer les éléments réels dans leurs influences et réponses à tous les phénomènes influents: perturbations, affaiblissements, retards...Nos travaux de thèse visent à contribuer à cette approche méthodologique : ils traitent le développement d’un émulateur des RCSFs. Pour ce faire deux types de simulateurs ont été étudiés:• le premier est un simulateur « software » basé sur la création de modèles comportementaux, décrits en langage VHDL-AMS.• le deuxième est un simulateur hardware basé sur la création des modèles logiques comportementaux, décrits en langage VHDL synthétisable. La simulation s’effectuera sur un composant FPGA cible. Des modifications peuvent être faites sur l’architecture de manière dynamique / To accelerate the design process of embedded systems, a fast and efficient simulation environment is needed. To make it efficient, the behavioral models of the elementary components of the system must be able to replace the real elements in their influences and responses to all the influential phenomena: disruptions, attenuation, delays...Our thesis work aims to contribute to this methodological approach: we treat the development of an emulator for WSNs. To do, two types of simulators have been studied:• The first is a software simulator based on the creation of behavioral models, described in VHDL-AMS.• The second is a hardware simulator based on the creation of behavioral logic models, described in synthesizable VHDL. The simulation will be done on an FPGA target. Changes may be made on the architecture dynamically

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 fils (RCSFs) suscitent un intérêt croissant depuis une vingtaine d'années. La première partie de cette thèse est consacré à l'étude de l'efficacité de compression de données corrélées provenant d'un RCSF et acheminées vers un point de collecte à l'aide du codage réseau linéaire aléatoire. Les conditions nécessaires et suffisantes sont obtenues pour récupérer parfaitement les données que les capteurs mesurent. Puis on considère les nœuds dans un RCSF collaborant afin d'exécuter une tâche donnée (acquisition, détection...), pour laquelle chaque nœud a potentiellement un niveau d'expertise différent. La seconde partie de cette thèse est dédiée à la conception et à l'analyse d'algorithmes d'auto-évaluation distribués (AED), qui permettent à chaque nœud d'auto-évaluer son niveau d’expert. Trois types de problèmes sont considérés: i) la détection distribuée des nœuds défaillants (DDD), qui permet d'identifier les nœuds équipés de capteurs défectueux dans un RCSF; ii) la DDD dans un réseau tolérant aux déconnections (RTD) dont la topologie est dynamique et le degré de connectivité très faible; iii) la AED avec interactions pair à pair. Les résultats théoriques sont utiles pour configurer les paramètres des algorithmes. / Wireless sensor networks (WSNs) have attracted much interests in the last decade. The first part of this thesis considers sparse random linear network coding is for data gathering and compression in WSNs. An information-theoretic approach is applied to demonstrate the necessary and sufficient conditions to realize the asymptotically perfect reconstruction under MAP estimation. The second part of the thesis concerns the distributed self-rating (DSR) problem, for WSNs with nodes that have different ability of performing some task (sensing, detection...). The main assumption is that each node does not know and needs to estimate its ability. Depending on the number of ability levels and the communication conditions, three sub-problems have been addressed: i) distributed faulty node detection (DFD) to identify the nodes equipped with defective sensors in dense WSNs; ii) DFD in delay tolerant networks (DTNs) with sparse and intermittent connectivity; iii) DSR using pairwise comparison. Distributed algorithms have been proposed and analyzed. Theoretical results assess the effectiveness of the proposed solution and give guidelines in the design of the algorithm.

Ce travail s’inscrit dans un projet consistant à développer un prototype de capteur RF autonome et intelligent permettant la réalisation d’un réseau de capteurs sans fil dans un environnement industriel. Cette thèse traite de l’étude, la conception et la réalisation de la partie radiofréquence de la chaîne d’émission sans fils du capteur RF dans la bande ISM 863-870 MHz en technologie CMOS AMS 0.35µm. Cette chaîne inclut toutes les fonctions depuis l’oscillateur local jusqu’à l’amplificateur de puissance. L’émetteur occupe une surface de 0.22mm² et consomme environ 27mA sous une tension d’alimentation de 3.3V. De nombreux principes innovants ont été mis en œuvre et validés. Tous ces principes peuvent être facilement transposés à d’autres standards de communication et dans d’autres bandes de fréquences. Les résultats de simulations du dessin des masques vérifient complètement les spécifications et confirment les simulations. Une caractérisation expérimentale partielle valide les nouvelles architectures proposées. / This work joins in a project consisting in developing prototype of an autonomous and smart RF sensor allowing the realization of a wireless sensor network in an industrial environment. This thesis deals with the study, the design and the realization of the radio-frequency part of the transmitter using the 863-870 MHz ISM band and the CMOS AMS 0.35µm technology. This transmitter includes all the functions from the local oscillator to the power amplifier. The integrated circuit occupies a surface of 0.22mm² and consumes approximately 27mA under a supply voltage of 3.3V. Numerous innovative principles were implemented and validated. All these principles can be easily transposed into other standards of communication and in other frequency bands. The results of the post-layout simulation completely satisfy the specifications and confirm the simulations. Partial experimental characterization validates new architectures proposed.

Dans cette thèse, nous présenterons une architecture de communication multi-utilisateurs à base des réseaux de capteurs sans fil dans un environnement industriel fortement bruité. Deux modes de fonctionnement de cette architecture sont présentés ; un mode Many-To-One reliant plusieurs capteurs émetteurs à un seul récepteur et un mode One-To-Many reliant un émetteur à plusieurs capteurs récepteurs. La couche physique de ce système est basée sur une modulation par transformée par paquets d'ondelettes inverse (IDWPT) à l'émission et une transformée par paquets d'ondelette discrète (DWPT) en réception. Pour tester notre architecture, un modèle de canal industriel est proposé qui tient compte des phénomènes des multi-trajets et des évanouissements en plus du bruit additif. Ce dernier étant modélisé comme un bruit gaussien auquel s'additionne un bruit impulsionnel causant une dégradation significative des signaux. L'architecture est testée pour différentes configurations de communications sans fil et pour différentes formes d'ondelettes afin de proposer un mode de communication optimal. Aussi, une amélioration de la robustesse de notre système est effectuée en ajoutant un codage correcteur d'erreur du canal et un seuillage du bruit impulsionnel à la réception pour minimiser les effets du bruit industriel sur les signaux reçus. En utilisant un code correcteur d'erreur, la détection et reconstitution des signaux se fait sans erreur à partir d'un SNR de 8dB pour un taux de codage 1/4 pour une transmission sur à canal à évanouissement. Pour un récepteur optimal à base du seuillage du bruit, les performances en termes de taux d'erreur binaires sont améliorées de 10dB pour une transmission sur un canal à bruit industriel. Enfin, une comparaison de la robustesse de notre architecture impulsionnelle avec un système à base d'une modulation multi-porteuse classique OFDM est effectuée. Ceci nous amène à proposer un système de communication multi-utilisateurs robuste à base des réseaux de capteurs sans fil pour des communications en milieu industriel difficile. / In this thesis, we will present a multi-user communication architecture based on wireless sensor networks in a noisy industrial environment. Two modes of operation of this architecture are presented ; a Many-To-One mode linking several transmitter sensors to a single receiver and a One-To-Many mode linking a transmitter to several receiver sensors. The physical layer of this system is based on the inverse transform (IDWPT) at transmission and the discrete wavelet packet transform (DWPT) at reception. To test our architecture, an industrial channel model is proposed that takes into account the phenomena of multipath and fading in addition to additive noise. The latter being modelled as Gaussian noise to which is added an impulse noise causing significant signal degradation. The architecture is tested for different wireless communication configurations and wavelet shapes to provide an optimal communication mode. Also, an improvement in the robustness of our system is achieved by adding channel error correction coding and pulse noise thresholding at reception to minimize the effects of industrial noise on the received signals. Using an error-correcting code, the detection and reconstruction of signals is error-free from an SNR of 8dB for a coding rate of 1/4 for transmission on a fading channel. For an optimal receiver based on noise thresholding, the performance in terms of binary error rates is improved by 10dB for transmission over an industrial noise channel. Finally, a comparison of the robustness of our pulse architecture with a system based on a conventional OFDM multi-carrier modulation is carried out. This leads us to propose a robust multi-user communication system based on wireless sensor networks for communications in difficult industrial environments.