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Routage g éographique dans les r éseaux de capteurs et actionneurs

Gouvy, Nicolas 19 September 2013 (has links) (PDF)
Cette thèse se positionne dans le contexte des réseaux sans fil multi-sauts tels les réseaux de capteurs ou les réseaux de capteurs/actionneurs ou encore de robots mobiles. Ces réseaux sont composés d'entités (nœuds) indépendantes (c.-à-d. les robots) possédant des capacités limitées en termes de taille mémoire, de capacité de calcul et sont soumis à des contraintes énergétiques fortes (ces composants reposent sur des batteries). Ils communiquent exclusivement par voie radio, il n'y a donc aucune infrastructure fixe. Pour pouvoir relayer les messages d'un robot à une station de base, on utilise des protocoles dits " de routage" qui ont en charge de déterminer quel robot doit relayer le message, de façon locale et distribuée, sans connaissance globale du réseau. Nous nous sommes basé sur CoMNet, le premier protocole de routage géographique utilisant la mobilité contrôlée tout en garantissant la connexité de celui-ci. CoMNet va, à chaque routage, relocaliser le prochain saut selon un schéma de relocalisation prédéfini de manière à adapter la topologie du réseau à son trafic, et ce afin d'économiser de l'énergie. CoMNet propose trois schémas de relocalisation différents adaptés à différents environnements, et l'on en choisit un au démarrage du réseau. Toutefois, CoMNet, en faisant bouger le prochain nœud N, va certes adapter la topologie, mais aussi modifier le voisinage de ce même nœud. Quand ça sera à lui de transmettre le message il n'aura plus forcément les mêmes possibilités, ses voisins ayant changé. La relocalisation d'un nœud N va servir de base pour celle de N + 1 et les suivants dans le routage. En réponse à ce problème, nous avons proposé MobileR (Mobile Recursivity). MobileR va, à chaque étape du routage, essayer d'anticiper sur plusieurs sauts pour choisir le prochain noeud. Il va calculer la relocalisation des voisins N et pour chacun d'entre eux les multiples N + 1 possibles, etc. MobileR va donc calculer à chaque étape du routage les coûts sur progrès de chacun des chemins (avec nœuds relocalisés) possibles. Le paquet sera alors transmis, au premier nœud du chemin qui minimise ce ratio. Le principe même de relocaliser les nœuds apporte son lot de nouveaux problèmes. Ainsi, dans les réseaux de capteurs, il y a souvent plusieurs nœuds sources qui détectent un même événement et vont émettre des messages à router vers l'unique station de base. Les chemins de routage de ces différents messages sont physiquement proches - vu qu'ils sont liés à un même événement - et ce d'autant plus qu'on se rapproche de la station de base. Ces chemins vont finir par se croiser, et le noeud de croisement va sans cesse être relocalisé par chacun des chemins. C'est pourquoi j'ai proposé le protocole de routage PAMAL (PAth Merging ALgorithm) en réponse à un problème introduit par la mobilité. En effet, PAMAL permet de détecter ces intersections et de les gérer localement. Il va arrêter ces oscillations parasites, provoquer une fusion des chemins de routage en amont du noeud d'intersection et une agrégation de paquets en aval. PAMAL propose ainsi une amélioration de la durée de vie du réseau allant jusqu'à 37% avec un mécanisme d'agrégation très simple. La mobilité contrôlée permet aussi d'envisager de nouvelles solutions à des anciens problèmes. Le protocole GRR (Greedy Routing Recovery) propose ainsi un mécanisme de récupération pour augmenter le taux de délivrance des messages dans les réseaux de capteurs/actionneurs avec obstacle(s). En effet aucun des protocoles de routage reposant sur des actionneurs n'implémente un procédé pour contourner les obstacles ou les zones de faible densité où le routage glouton simple est impossible. Ils routent tous les messages de manière gloutonne vers la destination. Le routage échoue alors quand un noeud n'a plus de voisin plus proche de la destination que lui-même. C'est pourquoi GRR va, quand le routage glouton simple de proche en proche échoue, appliquer un nouveau schéma de relocalisation qui va permettre de contourner l'obstacle tout en restaurant le routage glouton. L'obstacle va ainsi être circonvenu en relocalisant des nœuds tout autour. Ainsi, les routages suivants seront gloutons. Sans pour autant garantir la délivrance de 100% des messages, nos simulations montrent que le mécanisme de récupération de GRR permet de router avec succès dans 72% des cas sur des topologies où CoMNet échoue dans tous les cas.
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Optimisation des transmissions dans les réseaux de capteurs sans fil par technique MIMO coopératif à boucle fermée en environnement perturbé / Optimization of transmissions in wireless sensor networks by closed-loop cooperative MIMO in perturbed environment

Oyedapo, Olufemi James 15 September 2014 (has links)
Le système MIMO coopératif est une solution attrayante dans un environnement où les trajets multiples signalent s'avérer être une étape stimulante pour le lien paire communication émetteur-récepteur. En effet, la diversité spatiale fournis par les émetteurs et recievers peut être exploitée pour améliorer la qualité du signal. Cette thèse étudie l'application de la boucle fermée précodeur MIMO pour réduire encore plus l'énergie de transmission dans un tel environnement. La contribution de cette thèse est de proposer des approches globales qui conduisent à l'optimisation globale des transmissions dans le système MIMO coopératif. Tout d'abord, on exploite la diversité spatiale des noeuds, et proposons une technique de sélection de noeud pour réduire l'énergie de transmission. Les noeuds sont sélectionnées en utilisant le linéaire boucle fermée MIMO précodeur max-dmin qui optimise la distance minimale (dmin) de critère pour réduire le BER de la constellation reçue, ce qui abaisse le rapport requis signal sur bruit (SNR). Deuxièmement, nous sommes motivés par une obligation de rendre les paramètres d'évaluation des performances MIMO disponibles aux couches supérieures du protocole. Ainsi, nous proposons une méthode théorique pour obtenir la fonction de distribution de probabilité (pdf) de dmin pour le précodeur max-dmin, nous utilisons le résultat de rapprocher le BER et de la capacité ergodique pour un système MIMO et une valeur de M en utilisant deux sous-canaux dans d'une manière rapide. Nous présentons un scénario qui exige que l'information pertinente soit détectée à partir d'une variété de sources situées à l'intérieur de la haute tension (HT) environnement du poste de réseau intelligent (SG) des applications. Notre contribution comprend le développement d'un outil de simulation basé sur la technique de sélection de noeuds pour le max-dmin distribué MIMO précodage. Pour tenir compte des interactions entre les couches multiples de communication, nous proposons de concevoir un système de communication MIMO coopératif complet basé sur un protocole d'échange de base qui est liée à notre scénario de transmission supposé. On construit en outre toutes les trames de sous-couche MAC, qui sont transmis dans ce système limité par le coût de l'énergie et de la synchronisation. / Cooperative MIMO system worked from the spatial diversity provided by the transmitters and receivers locations to improve the quality of service in the communication exchange. In our work, we explored the application of closed-loop MIMO precoder to further limit the energy of transmission in such environment. Our contribution is to propose approaches that lead to global optimization of transmissions in cooperative MIMO system. Firstly, we exploit spatial diversity of nodes, and then a node selection technique to reduce the energy of transmission. The nodes are selected using the max-dmin linear closed-loop MIMO precoder which, optimizes the minimum distance (dmin) criterion to reduce the Bit Error Rate of the received constellation, thereby lowering the required signal-to-noise ratio. Secondly, we are motivated by a requirement to make the MIMO performance evaluation parameters available to higher protocol layers. Thus, we propose a theoretical method to derive the probability distribution function of dmin for the max-dmin precoder, then we use the result to approximate the Bit Error Rate and ergodic capacity for any MIMO system and any value of modulation size M using 2 subchannels in a rapid manner. To achieve our objective, we present a realistic scenario from an existing application case where data must be collected from a variety of sources located inside a high voltage substation environment (smart grid applications). Our contribution involves the development of a simulation tool based on node selection technique for the max-dmin distributed MIMO precoding. Finally, inside this transmission scenario, we propose a complete communication system based on a basic exchange protocol. We further construct all the MAC sub layer frames that are transmitted in this system constrained by energy and synchronization cost.

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