Titre de l'écran-titre (visionné le 24 juillet 2023) / Les flux de données de capteurs constituent de nos jours un mécanisme fondamental fournissant aux systèmes d'information et d'aide à la décision, des données d'observation sur les phénomènes d'intérêt. Ces flux de données de capteurs sont largement utilisés pour de nombreuses applications telles que la surveillance industrielle, les interventions en cas de catastrophe, les accidents radioactifs, le contrôle de la qualité de l'air, et bien d'autres applications. La modélisation et le calcul quasi instantané d'informations spatiotemporelles sur de tels phénomènes environnementaux dynamiques sont nécessaires pour une meilleure compréhension desdits phénomènes et une prise de décision plus efficace. La plupart des approches de modélisation des phénomènes continus sont développées en supposant que les limites de tels phénomènes sont nettes, alors que de nombreux phénomènes environnementaux tels que la poussière, le bruit ou la pollution par les gaz ou les incendies de forêt ont des limites spatiales vagues. Par conséquent, il n'est généralement pas possible de détecter directement les limites des phénomènes surveillés à partir des mesures des capteurs, car ces derniers sont soit dispersés de manière aléatoire sur la zone surveillée, soit ils suivent un modèle particulier dont la localisation coïncide rarement avec les limites des phénomènes surveillés. La faible portée spatiale des observations faites par les capteurs amplifie le niveau d'imprécision spatiale qui caractérise les données des réseaux de capteurs. Par conséquent, une collaboration exempte de toute ambigüité sémantique est requise entre capteurs connectés au sein du réseau en vue d'inférer les connaissances décrivant la géométrie des phénomènes, et éventuellement les agréger pour une meilleure prise de décision. Dans un contexte de raisonnement spatial décentralisé au sein des réseaux de capteurs, assurer une collaboration transparente entre les capteurs qui peuvent être hétérogènes, permettrait de résoudre ce double niveau d'imprécision spatiale que présentent les données de réseaux de capteurs, afin de produire une meilleure représentation des phénomènes et observer leur dynamique et les interactions spatiales qui y ont lieu. L'objectif global de cette thèse est de proposer une approche de raisonnement spatial décentralisée à base de sémantique et de logique floue pour la représentation et les calculs spatiaux relatifs aux phénomènes de forme vague à partir des données du réseau de capteurs. Pour atteindre cet objectif, les objectifs spécifiques suivants ont été considérés : 1) assurer l'extraction d'objets spatiaux de type fuzzy-crisp composés d'un noyau et d'une partie conjecture, représentant les phénomènes dont les limites ne sont pas franches, à partir des données de réseaux de capteurs, 2) assurer le raisonnement et la modélisation de la dynamique d'un phénomène de forme spatiale floue décrit par des flux de données de réseau de capteurs à travers la détection décentralisée des frontières spatiotemporelles et de leur évolution ; et enfin 3) développer une approche de calcul, de modélisation et d'analyse des relations topologiques qui ont lieu entre phénomènes dont la géométrie est vague à partir d'observations au sein de réseaux de capteurs. Le développement d'une base de connaissances qui intègre la sémantique des données de capteurs, des domaines d'application, et d'objets spatiaux de type fuzzy-crisp représentant les phénomènes dont les limites sont vagues, constitue l'étape fondamentale garantissant un raisonnement sémantique décentralisé au sein des réseaux de capteurs. En plus des règles sémantiques découlant de cette base de connaissance, constituant le moteur de raisonnement des capteurs, l'usage des règles à base logique floue trivalente permet aux capteurs de statuer sur leur position relative aux frontières des phénomènes suivis et de construire leur géométrie. L'intégration de règles de raisonnement établies suivant le formalisme Event-Calculus permet aux capteurs d'inférer sur les changements affectant les limites du phénomène observé et de statuer sur sa dynamique spatiotemporelle. La détection simultanée de deux phénomènes par un capteur, peut être utilisée comme indice d'intersection de l'étendue des deux phénomènes dans la position dudit capteur. L'usage d'un modèle d'intersection intégrant les cinq parties topologiques comprenant le noyau, la conjecture et la zone extérieure et leurs frontières des objets spatiaux de type fuzzy-crisp a permis de caractériser efficacement les 44 cas de relations topologiques qui peuvent avoir lieu entre deux objets spatiaux simples de type fuzzy-crisp. Le développement de prototypes implémentés à l'aide du logiciel Netlogo pour différentes études de cas présentant des scénarios d'applications, ont été utilisées pour illustrer et évaluer la validité des approches proposées. Cette évaluation a présenté des résultats satisfaisants tant pour la modélisation de phénomènes de forme vague (représentation spatiale de pollution sonore lors du passage d'un train en zone urbaine), que pour l'analyse de la dynamique des phénomènes (évolution d'un feu de brousse) et des relations spatiales floues (relations topologiques entre un feu de brousse et une aire forestière) décrites par les données collectées par des réseaux de capteurs. / Sensor data streams are nowadays a fundamental mechanism providing information and decision systems with observational data on the phenomena of interest. These sensor data streams are widely used in many applications such as intrusion monitoring, manufacturing, disaster response, radioactive accidents, air quality monitoring, among others. Real time or near-instantaneous modelling and computation of spatiotemporal information on such dynamic environmental phenomena is necessary for a better understanding of the phenomena and more efficient decision-making. Most modelling approaches for continuous phenomena are developed assuming that the boundaries of such phenomena are sharp, whereas many environmental phenomena such as dust, noise or gas pollution or forest fires have vague spatial boundaries. Also, it is usually not possible to directly detect the boundaries of the monitored phenomena from the sensor measurements, because the sensors are either randomly scattered over the monitored area or follow a particular pattern whose location rarely coincides with the limits of the monitored phenomena. The small spatial range of observations made by sensors amplifies the level of spatial inaccuracy that characterizes data from sensor networks. Therefore, a collaboration free from any semantic ambiguity is required between sensors connected within the network in order to infer knowledge describing the geometry of phenomena, and possibly aggregate them for better decision-making. In a context of decentralized spatial reasoning within sensor networks, ensuring transparent collaboration between sensors, which may be heterogeneous, would make it possible to resolve this double level of spatial imprecision presented by sensor network data, in order to produce a better representation of observed phenomena, their dynamics and the spatial interactions that take place there. The overall objective of this thesis is to propose a decentralized spatial reasoning approach based on semantics and fuzzy logic for spatial modelling and calculations related to waveform phenomena from sensor network data. To achieve this objective, the following specific objectives were considered: 1) ensure the extraction of space objects of fuzzy-crisp type composed of a nucleus and a conjecture part, representing the phenomena whose limits are not clear , from sensor network data, 2) modeling and reasoning about the dynamics of vague shape continuous phenomena described by sensor network data streams in a decentralized spatial Computing approach, from detected spatiotemporal boundaries and their evolution, 3) develop an approach for computing, modelling and analyzing the topological relationships that take place between phenomena whose geometry is vague from observations within sensor networks. The development of a knowledge base which includes the semantics of sensor data, application domains, and that of fuzzy-crisp spatial model representing phenomena with vague boundaries, is a fundamental step to ensure seamless collaboration among sensors for decentralized semantic reasoning in sensor networks. In addition to the semantic rules derived from built knowledge base, sensors reasoning engine uses trivalent fuzzy logic rules to infer on their relative position as border nodes to monitored phenomena and to build their geometry. The integration of reasoning rules established on the basis of the Event-Calculus formalism enables sensors to infer on the changes affecting the boundaries of the observed phenomenon and also on its spatiotemporal dynamics. The simultaneous detection of two phenomena by a sensor can be used as an index of the intersection of the extent of the two phenomena at the position of the sensor. The use of an intersection model integrating the five topological parts including the core, the conjecture and the outer zone and their boundaries of the fuzzy-crisp spatial objects allowed to efficiently characterize the 44 cases of topological relations that can take place between two simple fussy-crisp spatial objects. The development of prototypes implemented with the Netlogo software which is a multi-agent system was used for different case studies of application scenario, in order to illustrate and evaluate the validity of the proposed solutions. This evaluation presented satisfactory results both for the modelling of vague phenomena (spatial representation of noise pollution around the railway in an urban area), and for the analysis of the dynamics of the phenomena from sensor network data (evolution of a bushfire) and of the fuzzy topological relations (topological relations between a bushfire and a forest area) described by the data collected sensor networks.

La participation sociale des personnes ayant une incapacité (PAI) est l'un des enjeux majeurs de notre société. La participation sociale des PAI est influencée par les résultats des interactions entre les facteurs personnels et les facteurs environnementaux (physiques et sociaux). L'une des activités quotidiennes les plus importantes en milieu urbain est la mobilité, ce qui est fondamental pour la participation sociale des PAI. L'environnement urbain est composé des infrastructures et des services principalement conçus pour les personnes sans incapacités et ne prend pas en compte les besoins spécifiques des PAI. Dans ce contexte, la conception et le développement des environnements intelligents peuvent contribuer à une meilleure mobilité et participation sociale des PAI grâce à l'avancement récent de technologie de l'information et de télécommunication ainsi que de réseaux de capteurs. Cependant, le déploiement de réseaux de capteurs en tant que technologie d'assistance pour améliorer la mobilité des personnes n'est conçu que sur la base des modèles trop simplistes de l'environnement physique. Bien que des approches de déploiement de réseaux de capteurs aient été développées ces dernières années, la plupart d'entre elles ont considéré le modèle simple des capteurs (cercle ou sphérique dans le meilleur des cas) et l'environnement 2D, (sans obstacle), indépendamment des besoins des PAI lors de leur mobilité. À cet égard, l'objectif global de cette thèse est le déploiement optimal de réseau de capteurs dans un environnement intérieur pour améliorer l'efficacité de la mobilité des personnes à mobilité réduite (PMR). Plus spécifiquement, nous sommes intéressés à la mobilité des personnes utilisatrices de fauteuil roulant manuel. Pour atteindre cet objectif global, trois objectifs spécifiques sont identifiés. Premièrement, nous proposons un cadre conceptuel pour l'évaluation de la lisibilité de l'environnement intérieur pour les PMR, afin de déterminer la méthode appropriée pour évaluer les interactions entre les facteurs personnels et les facteurs environnementaux (par exemple, pentes, rampes, marches, etc.). Deuxièmement, nous développons un algorithme d'optimisation locale basé sur la structure Voronoi 3D pour le déploiement de capteurs dans l'environnement intérieur 3D pour s'attaquer à la complexité de la structure de l'environnement intérieur (par exemple, différentes hauteurs de plafonds) afin de maximiser la couverture du réseau. Troisièmement, pour aider la mobilité des PMR, nous développons un algorithme d'optimisation ciblé pour le déploiement de capteurs multi-types dans l'environnement intérieur en tenant compte du cadre d'évaluation de la lisibilité pour les PMR. La question la plus importante de cette recherche est la suivante : quels sont les emplacements optimaux pour un ensemble des capteurs pour le positionnement et le guidage des PMR dans l'environnement intérieur complexe 3D. Pour répondre à cette question, les informations sur les caractéristiques des capteurs, les éléments environnementaux et la lisibilité des PMR ont été intégrés dans les algorithmes d'optimisation locale pour le déploiement de réseaux de capteurs multi-types, afin d'améliorer la couverture du réseau et d'aider efficacement les PMR lors de leur mobilité. Dans ce processus, le diagramme de Voronoi 3D, en tant que structure géométrique, est utilisé pour optimiser l'emplacement des capteurs en fonction des caractéristiques des capteurs, des éléments environnementaux et de la lisibilité des PMR. L'optimisation locale proposée a été mise en œuvre et testée avec plusieurs scénarios au Centre des congrès de Québec. La comparaison des résultats obtenus avec ceux des autres algorithmes démontre une plus grande efficacité de l'approche proposée dans cette recherche. / Social participation of people with disabilities (PWD) is one of the challenging problems in our society. Social participation of PWD is influenced by results from the interactions between personal characteristics and the physical and social environments. One of the most significant daily activities in the urban environment is mobility which impacts on the social participation of PWD. The urban environment includes infrastructure and services are mostly designed for people without any disability and does not consider the specific needs of PWD. In this context, the design and development of intelligent environments can contribute to better mobility and social participation of PWD by leveraging the recent advancement in information and telecommunications technologies as well as sensor networks. Sensor networks, as an assistive technology for improving the mobility of people are generally designed based on the simplistic models of physical environment. Although sensor networks deployment approaches have been developed in recent years, the majority of them have considered the simple model of sensors (circle or spherical in the best case) and the environment (2D, without obstacles) regardless of the PWD needs during their mobility. In this regard, the global objective of this thesis is the determination of the position and type of sensors to enhance the efficiency of the people with motor disabilities (PWMD) mobility. We are more specifically interested in the mobility of people using manual wheelchair. To achieve this global objective, three specific objectives are demarcated. First, a framework is developed for legibility assessment of the indoor environment for PWMD to determine the appropriate method to evaluate the interactions between personal factors with environmental factors (e.g. slops, ramps, steps, etc.). Then, a local optimization algorithm based on 3D Voronoi structure for sensor deployment in the 3D indoor environment is developed to tackle the complexity of structure of indoor environment (e.g., various ceilings' height) to maximize the network coverage. Next, a purpose-oriented optimization algorithm for multi-type sensor deployment in the indoor environment to help the PWMD mobility is developed with consideration of the legibility assessment framework for PWMD. In this thesis, the most important question of this research is where the optimal places of sensors are for efficient guidance of the PWMD in their mobility in 3D complex indoor environments. To answer this question, the information of sensors characteristics, environmental elements and legibility of PWMD have been integrated into the local optimization algorithms for multi-type sensor networks deployment to enhance the network coverage as well as efficiently help the PWMD during their mobility. In this process, Voronoi diagram as a geometrical structure is used to change the sensors' location based on the sensor characteristics, environmental elements and legibility of PWMD. The proposed local optimization is implemented and tested for several scenarios in Quebec City Convention Centre. The obtained results show that these integration in our approach enhance its effectiveness compared to the existing methods.

Durant ces dernières années, de nombreux travaux de recherches ont été menés dans le domaine des réseaux multi-sauts sans fil à contraintes (MWNs: Multihop Wireless Networks). Grâce à l'évolution de la technologie des systèmes mico-electro-méchaniques (MEMS) et, depuis peu, les nanotechnologies, les MWNs sont une solution de choix pour une variété de problèmes. Le principal avantage de ces réseaux est leur faible coût de production qui permet de développer des applications ayant un unique cycle de vie. Cependant, si le coût de fabrication des nœuds constituant ce type de réseaux est assez faible, ces nœuds sont aussi limités en capacité en termes de: rayon de transmission radio, bande passante, puissance de calcul, mémoire, énergie, etc. Ainsi, les applications qui visent l'utilisation des MWNs doivent être conçues avec une grande précaution, et plus spécialement la conception de la fonction de routage, vu que les communications radio constituent la tâche la plus consommatrice d'énergie.Le but de cette thèse est d'analyser les différents défis et contraintes qui régissent la conception d'applications utilisant les MWNs. Ces contraintes se répartissent tout le long de la pile protocolaire. On trouve au niveau application des contraintes comme: la qualité de service, la tolérance aux pannes, le modèle de livraison de données au niveau application, etc. Au niveau réseau, on peut citer les problèmes de la dynamicité de la topologie réseau, la présence de trous, la mobilité, etc. Nos contributions dans cette thèse sont centrées sur l'optimisation de la fonction de routage en considérant les besoins de l'application et les contraintes du réseau. Premièrement, nous avons proposé un protocole de routage multi-chemin "en ligne" pour les applications orientées QoS utilisant des réseaux de capteurs multimédia. Ce protocole repose sur la construction de multiples chemins durant la transmission des paquets vers leur destination, c'est-à-dire sans découverte et construction des routes préalables. En permettant des transmissions parallèles, ce protocole améliore la transmission de bout-en-bout en maximisant la bande passante du chemin agrégé et en minimisant les délais. Ainsi, il permet de répondre aux exigences des applications orientées QoS.Deuxièmement, nous avons traité le problème du routage dans les réseaux mobiles tolérants aux délais. Nous avons commencé par étudier la connectivité intermittente entre les différents et nous avons extrait un modèle pour les contacts dans le but pouvoir prédire les future contacts entre les nœuds. En se basant sur ce modèle, nous avons proposé un protocole de routage, qui met à profit la position géographique des nœuds, leurs trajectoires, et la prédiction des futurs contacts dans le but d'améliorer les décisions de routage. Le protocole proposé permet la réduction des délais de bout-en-bout tout en utilisant d'une manière efficace les ressources limitées des nœuds que ce soit en termes de mémoire (pour le stockage des messages dans les files d'attentes) ou la puissance de calcul (pour l'exécution de l'algorithme de prédiction).Finalement, nous avons proposé un mécanisme de contrôle de la topologie avec un algorithme de routage des paquets pour les applications orientés évènement et qui utilisent des réseaux de capteurs sans fil statiques. Le contrôle de la topologie est réalisé à travers l'utilisation d'un algorithme distribué pour l'ordonnancement du cycle de service (sleep/awake). Les paramètres de l'algorithme proposé peuvent être réglés et ajustés en fonction de la taille du voisinage actif désiré (le nombre moyen de voisin actifs pour chaque nœud). Le mécanisme proposé assure un compromis entre le délai pour la notification d'un événement et la consommation d'énergie globale dans le réseau. / Great research efforts have been carried out in the field of challenged multihop wireless networks (MWNs). Thanks to the evolution of the Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) technology and nanotechnologies, multihop wireless networks have been the solution of choice for a plethora of problems. The main advantage of these networks is their low manufacturing cost that permits one-time application lifecycle. However, if nodes are low-costly to produce, they are also less capable in terms of radio range, bandwidth, processing power, memory, energy, etc. Thus, applications need to be carefully designed and especially the routing task because radio communication is the most energy-consuming functionality and energy is the main issue for challenged multihop wireless networks.The aim of this thesis is to analyse the different challenges that govern the design of challenged multihop wireless networks such as applications challenges in terms of quality of service (QoS), fault-tolerance, data delivery model, etc., but also networking challenges in terms of dynamic network topology, topology voids, etc. Our contributions in this thesis focus on the optimization of routing under different application requirements and network constraints. First, we propose an online multipath routing protocol for QoS-based applications using wireless multimedia sensor networks. The proposed protocol relies on the construction of multiple paths while transmitting data packets to their destination, i.e. without prior topology discovery and path establishment. This protocol achieves parallel transmissions and enhances the end-to-end transmission by maximizing path bandwidth and minimizing the delays, and thus meets the requirements of QoS-based applications. Second, we tackle the problem of routing in mobile delay-tolerant networks by studying the intermittent connectivity of nodes and deriving a contact model in order to forecast future nodes' contacts. Based upon this contact model, we propose a routing protocol that makes use of nodes' locations, nodes' trajectories, and inter-node contact prediction in order to perform forwarding decisions. The proposed routing protocol achieves low end-to-end delays while using efficiently constrained nodes' resources in terms of memory (packet queue occupancy) and processing power (forecasting algorithm). Finally, we present a topology control mechanism along a packet forwarding algorithm for event-driven applications using stationary wireless sensor networks. Topology control is achieved by using a distributed duty-cycle scheduling algorithm. Algorithm parameters can be tuned according to the desired node's awake neighbourhood size. The proposed topology control mechanism ensures trade-off between event-reporting delay and energy consumption.

Wireless sensor networks form an emerging class of computing devices capable of observing the world with an unprecedented resolution, and promise to provide a revolutionary instrument for environmental monitoring. Such a network is composed of a collection of battery-operated wireless sensors, or sensor nodes, each of which is equipped with sensing, processing and wireless communication capabilities. Thanks to advances in microelectronics and wireless technologies, wireless sensors are small in size, and can be deployed at low cost over different kinds of environments in order to monitor both over space and time the variations of physical quantities such as temperature, humidity, light, or sound. <p><p>In environmental monitoring studies, many applications are expected to run unattended for months or years. Sensor nodes are however constrained by limited resources, particularly in terms of energy. Since communication is one order of magnitude more energy-consuming than processing, the design of data collection schemes that limit the amount of transmitted data is therefore recognized as a central issue for wireless sensor networks.<p><p>An efficient way to address this challenge is to approximate, by means of mathematical models, the evolution of the measurements taken by sensors over space and/or time. Indeed, whenever a mathematical model may be used in place of the true measurements, significant gains in communications may be obtained by only transmitting the parameters of the model instead of the set of real measurements. Since in most cases there is little or no a priori information about the variations taken by sensor measurements, the models must be identified in an automated manner. This calls for the use of machine learning techniques, which allow to model the variations of future measurements on the basis of past measurements.<p><p>This thesis brings two main contributions to the use of learning techniques in a sensor network. First, we propose an approach which combines time series prediction and model selection for reducing the amount of communication. The rationale of this approach, called adaptive model selection, is to let the sensors determine in an automated manner a prediction model that does not only fits their measurements, but that also reduces the amount of transmitted data. <p><p>The second main contribution is the design of a distributed approach for modeling sensed data, based on the principal component analysis (PCA). The proposed method allows to transform along a routing tree the measurements taken in such a way that (i) most of the variability in the measurements is retained, and (ii) the network load sustained by sensor nodes is reduced and more evenly distributed, which in turn extends the overall network lifetime. The framework can be seen as a truly distributed approach for the principal component analysis, and finds applications not only for approximated data collection tasks, but also for event detection or recognition tasks. <p><p>/<p><p>Les réseaux de capteurs sans fil forment une nouvelle famille de systèmes informatiques permettant d'observer le monde avec une résolution sans précédent. En particulier, ces systèmes promettent de révolutionner le domaine de l'étude environnementale. Un tel réseau est composé d'un ensemble de capteurs sans fil, ou unités sensorielles, capables de collecter, traiter, et transmettre de l'information. Grâce aux avancées dans les domaines de la microélectronique et des technologies sans fil, ces systèmes sont à la fois peu volumineux et peu coûteux. Ceci permet leurs deploiements dans différents types d'environnements, afin d'observer l'évolution dans le temps et l'espace de quantités physiques telles que la température, l'humidité, la lumière ou le son.<p><p>Dans le domaine de l'étude environnementale, les systèmes de prise de mesures doivent souvent fonctionner de manière autonome pendant plusieurs mois ou plusieurs années. Les capteurs sans fil ont cependant des ressources limitées, particulièrement en terme d'énergie. Les communications radios étant d'un ordre de grandeur plus coûteuses en énergie que l'utilisation du processeur, la conception de méthodes de collecte de données limitant la transmission de données est devenue l'un des principaux défis soulevés par cette technologie. <p><p>Ce défi peut être abordé de manière efficace par l'utilisation de modèles mathématiques modélisant l'évolution spatiotemporelle des mesures prises par les capteurs. En effet, si un tel modèle peut être utilisé à la place des mesures, d'importants gains en communications peuvent être obtenus en utilisant les paramètres du modèle comme substitut des mesures. Cependant, dans la majorité des cas, peu ou aucune information sur la nature des mesures prises par les capteurs ne sont disponibles, et donc aucun modèle ne peut être a priori défini. Dans ces cas, les techniques issues du domaine de l'apprentissage machine sont particulièrement appropriées. Ces techniques ont pour but de créer ces modèles de façon autonome, en anticipant les mesures à venir sur la base des mesures passées. <p><p>Dans cette thèse, deux contributions sont principalement apportées permettant l'applica-tion de techniques d'apprentissage machine dans le domaine des réseaux de capteurs sans fil. Premièrement, nous proposons une approche qui combine la prédiction de série temporelle avec la sélection de modèles afin de réduire la communication. La logique de cette approche, appelée sélection de modèle adaptive, est de permettre aux unités sensorielles de determiner de manière autonome un modèle de prédiction qui anticipe correctement leurs mesures, tout en réduisant l'utilisation de leur radio.<p><p>Deuxièmement, nous avons conçu une méthode permettant de modéliser de façon distribuée les mesures collectées, qui se base sur l'analyse en composantes principales (ACP). La méthode permet de transformer les mesures le long d'un arbre de routage, de façon à ce que (i) la majeure partie des variations dans les mesures des capteurs soient conservées, et (ii) la charge réseau soit réduite et mieux distribuée, ce qui permet d'augmenter également la durée de vie du réseau. L'approche proposée permet de véritablement distribuer l'ACP, et peut être utilisée pour des applications impliquant la collecte de données, mais également pour la détection ou la classification d'événements. <p> / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les métaheuristiques sont des algorithmes génériques, souvent inspirés de la nature, conçues pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes. Parmi les métaheuristiques les plus récentes, nous retenons celle basée sur la théorie de la biogéographie insulaire: Biogeography-based optimization (BBO).Dans cette thèse, nous considérons à la fois les problèmes d'optimisation globale à variables continues avec et sans contraintes. De nouvelles versions hybrides de BBO sont proposées comme des solutions très prometteuses pour résoudre les problèmes considérés. Les méthodes proposées visent à pallier les inconvénients de la convergence lente et du manque de diversité de l'algorithme BBO. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons la méthode que nous avons développée, issue d'une hybridation de BBO avec l'évolution différentielle (DE) pour résoudre des problèmes d'optimisation sans contraintes. Nous montrons que les résultats de l'algorithme proposé sont plus précis, notamment pour des problèmes multimodaux, qui sont parmi les problèmes les plus difficiles pour de nombreux algorithmes d'optimisation. Pour résoudre des problèmes d'optimisation sous contraintes, nous proposons trois nouvelles variantes de BBO. Des expérimentations ont été menées pour rendre compte de l'utilité des méthodes proposées. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons à l'étude des capacités des méthodes proposées à résoudre des problèmes d'optimisation, issus du monde réel. Nous nous proposons d'abord de résoudre le problème d'allocation optimale de puissance pour la détection décentralisée d'un signal déterministe dans un réseau de capteurs sans fil, compte tenu des fortes contraintes en ressources énergétiques et en bande passante des noeuds répartis. L'objectif est de minimiser la puissance totale allouée aux capteurs, tout en gardant la probabilité d'erreur de détection au dessous d'un seuil requis. Dans un deuxième temps, nous nous focalisons sur la segmentation d'images en niveaux de gris par seuillage multi-niveaux. Les seuils sont déterminés de manière à maximiser l'entropie floue. Ce problème d'optimisation est résolu en appliquant une variante de BBO (DBBO-Fuzzy) que nous avons développée. Nous montrons l'efficacité de la méthode proposée aux travers de résultats expérimentaux / Metaheuristics are general algorithmic frameworks, often nature-inspired, designed to solve complex optimization problems. Among representative metaheuristics, Biogeography-based optimization (BBO) has been recently proposed as a viable stochastic optimization algorithm. In this PhD thesis, both unconstrained and constrained global optimization problems in a continuous space are considered. New hybrid versions of BBO are proposed as promising solvers for the considered problems. The proposed methods aim to overcome the drawbacks of slow convergence and the lack of diversity of the BBO algorithm. In the first part of this thesis, we present the method we developed, based on an hybridization of BBO with the differential evolution (DE) algorithm, to solve unconstrained optimization problems. We show that the results of the proposed algorithm are more accurate, especially for multimodal problems, which are amongst the most difficult-to-handle class of problems for many optimization algorithms. To solve constrained optimization problems, we propose three new variations of BBO. Our extensive experimentations successfully demonstrate the usefulness of all these modifications proposed for the BBO algorithm. In the second part, we focus on the applications of the proposed algorithms to solve real-world optimization problems. We first address the problem of optimal power scheduling for the decentralized detection of a deterministic signal in a wireless sensor network, with power and bandwidth constrained distributed nodes. The objective is to minimize the total power spent by the whole sensor network while keeping the detection error probability below a required threshold. In a second time, image segmentation of gray-level images is performed by multilevel thresholding. The optimal thresholds for this purpose are found by maximizing the fuzzy entropy. The optimization is conducted by a newly-developed BBO variants (DBBO-Fuzzy). We show the efficiency of the proposed method through experimental results

Les réseaux de capteurs sans fils sont composés de noeuds capteurs capables de mesurer certains paramètres de l’environnement, traiter l’information recueillie, et communiquer par radio sans aucune autre infrastructure. La communication avec les autres noeuds consomme le plus d’énergie. Les protocoles de collecte des données des réseaux de capteurs sans fils doit donc avoir comme premier objectif de minimiser les communications. Une technique souvent utilisée pour ce faire est l’agrégation des données. Les réseaux de capteurs sans fils sont souvent déployés dans des environnements ouverts, et sont donc vulnérables aux attaques de sécurité. Cette thèse est une contribution à la conception de protocoles sécurisés pour réseaux de capteurs sans fils. Nous faisons une classification des principaux protocoles d’agrégation de données ayant des propriétés de sécurité. Nous proposons un nouveau protocole d’agrégation (ESPPA). ESPPA est basé sur la construction d’un arbre recouvrant sûr et utilise une technique de brouillage pour assurer la confidentialité et le respect de la vie privée. Notre algorithme de construction (et re-construction) de l’arbre recouvrant sûr tient compte des éventuelles pannes des noeuds capteurs. Les résultats de nos simulations montrent que ESPPA assure la sécurité en terme de confidentialité et de respect de la vie privée, et génère moins de communications que SMART. Finalement, nous proposons une extension du schéma de construction de l’arbre recouvrant sûr qui identifie les noeuds redondants en terme de couverture de captage et les met en veille. Les résultats de nos simulations montrent l’efficacité de l’extension proposée. / WSNs are formed by sensor nodes that have the ability to sense the environment, process the sensed information, and communicate via radio without any additional prior backbone infrastructure. In WSNs, communication with other nodes is the most energy consuming task. Hence, the primary objective in designing protocols for WSNs is to minimize communication overhead. This is often achieved using in-network data aggregation. As WSNs are often deployed in open environments, they are vulnerable to security attacks. This thesis contributes toward the design of energy efficient secure and privacy preserving data aggregation protocol for WSNs. First, we classify the main existing secure and privacy-preserving data aggregation protocols for WSNs in the literature. We then propose an energy-efficient secure and privacy-preserving data aggregation (ESPPA) scheme for WSNs. ESPPA scheme is tree-based and achieves confidentiality and privacy based on shuffling technique. We propose a secure tree construction (ST) and tree-reconstruction scheme. Simulation results show that ESPPA scheme effectively preserve privacy, confidentiality, and has less communication overhead than SMART. Finally we propose an extension of ST scheme, called secure coverage tree (SCT) construction scheme. SCT applies sleep scheduling. Through simulations, we show the efficacy and efficiency of the SCT scheme. Beside the work on secure and privacy preserving data aggregation, during my research period, we have also worked on another interesting topic (i.e., composite event detection for WSNs). Appendix B presents a complementary work on composite event detection for WSNs.

L’émergence de l’Internet des Objets révolutionne les réseaux locaux sans fil et inspirent de nombreuses applications. L’une des problématiques majeures pour les réseaux locaux sans fil est l’accès et le partage du médium radio sans fil. Plusieurs protocoles MAC mono-canal ont été proposés et abordent cette problématique avec des solutions intéressantes. Néanmoins, certains problèmes majeurs liés à l’accès au canal (nœud caché, synchronisation, propagation des RDV…) pour un contexte de transmission multi-saut, persistent encore et font toujours l’objet d’intenses études de la communauté scientifique, surtout lorsqu’il s’agit de réseaux de capteurs sans fil distribués sur des topologies étendues. Certains travaux de recherches ont proposé des protocoles MAC multi-canal, traitant souvent le cas idéal, où tous les nœuds dans le réseau sont à portée les uns des autres. Les émissions et réceptions des trames de données sont généralement précédées de trames des contrôles pour l’établissement de Rendez-vous (RDV) entre les nœuds concernés. Nous constatons que les RDV ne garantissent pas la réservation des canaux de façon déterministe sans conflit entre les nœuds dans le réseau, et peuvent rendre difficile les transmissions en multi-saut. Une solution complexe serait de propager ces RDV vers les voisins du nœud récepteur au-delà de 2 sauts. C’est face à cette complexité de gestion de RDV multi-sauts que s’inscrit notre contribution. Il s’agit pour nous de proposer une méthode d’accès multi-canal aléatoire sans RDV, en topologie multi-saut. Notre solution est implémentée sur un testbedréel constitué de nœuds WiNo mono-interface, elle est basée sur la méthode ALOHA slottée améliorée pour notre contexte multi-canal, dont nous évaluons les performances qui sont comparées au cas mono-canal. Un modèle analytique lié au contexte multi-canal sans RDV a été développé également, et comparé aux résultats de notre testbed. / The emergence of the Internet of Thingsrevolutionizeswireless local area networks and inspiringnumerous applications. One of the main issues for wirelessLANsis the access and sharing of the wireless radio medium. Several single-channel MAC protocols have been proposed and addressthis issue withinteresting solutions. However, some major problemsrelated to the channelaccess (hiddennode, synchronization, propagation of RDV) for a multi-hop transmission context, persist and are still the subject of intensive studies by the scientificcommunity, especiallywhenitcomes to a distributedwirelesssensors networks over extended topologies. Someresearch has proposed multi-channel MAC protocols, oftenaddressingthe ideal case, where all nodes in the network are within range of eachother. The transmissions and receptions of the data frames aregenerallypreceded by controls frames for the establishment of Rendez-Vous (RDV) among the nodesconcerned. Wefindthat the RDVs do not guarantee the channelsreservation in a deterministicwaywithoutconflictamong the nodes in the network, and maymakeitdifficult the multi-hop transmissions. A complex solution wouldbe to propagatetheseRDVs to the neighbors of the receivernodebeyond 2 hops. Facedwiththiscomplexity of multi-hop RDV management thatmakesour contribution. It is important for us to propose arandom multi-channelaccessmethodwithout RDV, in multi-hop topology. Our solution isimplemented on a real testbed made of multi-channel single-interface “WiNo” nodes, of whichweevaluate the performance that are compared to the single-channel case. An analytical model related to the multi-channelcontextwithout RDV wasalsodeveloped, and compared to the results of ourtestbed.

Les réseaux de capteurs sans fil d'images 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 noeuds-capteurs en raison de leurs ressources matérielles limitées dont la plus contraignante est l'énergie. En effet, les technologies sans fil disponibles dans ce type de réseaux sont généralement à faible portée, et les ressources matérielles (CPU, batterie) sont également de faible puissance. Il faut donc répondre à un double objectif : l'efficacité d'une solution tout en offrant une bonne qualité d'image à la réception. La contribution de cette thèse porte principalement sur l'étude des méthodes de traitement et de compression d'images au noeud-caméra, nous avons proposé une nouvelle méthode de compression d'images qui permet d'améliorer l'efficacité énergétique des réseaux de capteurs sans fil. Des expérimentations sur une plate-forme réelle de réseau de capteurs d'images ont été réalisées afin de démontrer la validité de nos propositions, en mesurant des aspects telles que la quantité de mémoire requise pour l'implantation logicielle de nos algorithmes, leur consommation d'énergie et leur temps d'exécution. Nous présentons aussi, les résultats de synthèse de la chaine de compression proposée sur des systèmes à puce FPGA et ASIC / The increasing development of Wireless Camera Sensor Networks today allows a wide variety of applications with different objectives and constraints. However, the common problem of all the applications of sensor networks remains the vulnerability of sensors nodes because of their limitation in material resources, the most restricting being energy. Indeed, the available wireless technologies in this type of networks are usually a low-power, short-range wireless technology and low power hardware resources (CPU, battery). So we should meet a twofold objective: an efficient solution while delivering outstanding image quality on reception. This thesis concentrates mainly on the study and evaluation of compression methods dedicated to transmission over wireless camera sensor networks. We have suggested a new image compression method which decreases the energy consumption of sensors and thus maintains a long network lifetime. We evaluate its hardware implementation using experiments on real camera sensor platforms in order to show the validity of our propositions, by measuring aspects such as the quantity of memory required for the implantation program of our algorithms, the energy consumption and the execution time. We then focus on the study of the hardware features of our proposed method of synthesis of the compression circuit when implemented on a FPGA and ASIC chip prototype

Les réseaux de capteurs sans fil (RCSFs), sont composés d'un ensemble de nœuds avec des capteurs, transmetteur/récepteur, d'un système de traitement et d'une réserve d'énergie. Au regard d'applications, de travaux de recherche sont développés sur l'utilisation de ce réseau leur performance, fiabilité ou durée de vie. La durée de vie RCSFs correspond à la période à travers laquelle le RCSF fonctionne parfaitement. Cette durée de vie est très affectée par de nombreux facteurs comme la quantité d'énergie disponible, la probabilité de défaillance et les dégradations des composants. L'énergie disponible devient le facteur prépondérant dans les cas d'applications avec des composants difficilement rechargeables ou non renouvelables. Différents algorithmes, stratégies et techniques d'optimisation ont été élaborées et mises en œuvre à cet effet sur la possibilité d'activer un sous-ensemble de capteurs qui satisfont à la contrainte de surveillance et de garder les autres capteurs en mode veille pour pouvoir être mis en œuvre ultérieurement. Ainsi, c'est un problème de type NP complet de maximisation qui peut être résolu en considérant des Ensembles Disjoints de capteurs de Couverture (EDC). Mais la solution obtenue à l'aide des EDCs ne conduit pas toujours à une extension significative de la durée de vie des RCSFs. Le présent travail vise à rechercher une meilleure solution basée sur des capteurs regroupés dans des ensembles nondisjoints de couverture (ECND). Cette approche permet à un capteur de participer à une ou plusieurs ensembles de capteurs de couvertures. Nous avons alors étudié un modèle de représentation binaire des ECNDs pour déterminer un ordonnancement optimum permettant de maximiser la vie d'un RCSF. De plus, nous avons développé une heuristique basée sur un algorithme génétique, pour trouver une solution proche de l'optimal dans un délai raisonnable. Ainsi, pour un ensemble de m capteurs utilisés pour surveiller un ensemble de n cibles, cette heuristique permet construire un nombre maximum q d'ensembles ECNDs. Des efforts supplémentaires sont donc nécessaires pour trouver le meilleur ordonnancement pour la mise en œuvre des ECNDs, qui maximise la durée de vie globale du RCSF, compte tenu de l'énergie initialement disponible dans chaque capteur. Ce problème est formulé à l'aide d'un modèle mathématique de programmation linéaire en nombres entiers (PLE). La fonction objective de ce problème est la somme de toutes les périodes de surveillance pour les q ECNDs programmés, et la contrainte est la consommation d'énergie de tous les capteurs constituant les ECNDs. La possibilité de trouver la solution à ce problème par PLE dans une période de temps donnée dépend de la complexité du modèle et des instances utilisées. Pour trouver la solution dans un délai raisonnable, nous avons développé un algorithme génétique (AG) basé sur les ECNDs. Les solutions potentielles sont représentées dans des chromosomes composés d'un certain nombre de gènes correspondant aux ECNDs, et chaque gène est caractérisé par la période de surveillance d'un ECND. Nous avons ensuite développé un AG qui combine quatre opérateurs de croisement et quatre opérateurs de mutation. La méthode basée cet AG a été codée dans le langage de programmation C pour obtenir une solution satisfaisante et le logiciel Cplex a été utilisé de déterminer la solution exacte correspondant. Une comparaison des solutions obtenues sur de petites instances en utilisant la PLE par rapport aux solutions obtenues par notre AG montre que la méthode basée sur les AG peut trouver une solution proche de l'optimale dans un délai raisonnable. Ensuite, en comparant les solutions en utilisant l'AG ECNDs à l'AG EDCs de la littérature, nous montrons que l'AG avec ECND peut prolonger la durée de vie des RCSFs plus que les AG avec EDCs pour les mêmes instances. Notre approche combine ainsi les principes d'ordonnancement et les techniques d'optimisation pour maximiser la durée de vie des RCSFs / Wireless sensor networks (WSNs), as a collection of sensing nodes with limited processing, limited energy reserve and radio communication capabilities, are widely implemented in many areas of applications such as industry, environment, healthcare, etc. Regarding this large range of applications, many research issues are introduced including the applications, performance, reliability, lifetime, etc. The WSNs lifetime considered in this work is the period of time through which theWSN is perfectly completing its function. This lifetime is affected by many factors including the amount of energy available, failure probability and components degradation. The amount of energy available become the most important factor in case of non renewable components applications. Different algorithms, strategies and optimization techniques were developed and implemented for this purpose based on the possibility of activating a subset of sensors that satisfied the monitoring constraint, while keeping the others in sleep mode to be implemented later. This is an NP complete maximization problem that can be solved using disjoint set covers (DSCs). But the solution obtained using DSCs does not extend always significantly the WSNs lifetime. So, the present work aims to search for a better solution using non-disjoint set covers (NDSCs). This approach gives the opportunity for a sensor to be implemented in one or more subset covers. For that purpose, we studied a binary representation based model to maximize the number of NDSCs. Also, we developed a genetic algorithm based heuristic based on this model to find out the maximum number of NDSCs in a reasonable time. Thus, for a set of m sensors used to monitor a set of n targets or a field, this heuristic allows to construct a maximum number q of NDSCs. Additional effort is required to find the best scheduling for implementing the NDSCs so as to maximize the lifetime of the sensors involved in the WSNs, considering their limited available energy. This problem is formulated using integer linear programming (ILP) mathematical model. The objective function of this problem is the sum of all monitoring seasons on which all q NDSCs scheduled, and the constraint is the energy consumption in all sensors included in all NDSCs. Solving this problem using ILP in a period of time depends on the complexity of the model and the instances used. To find the solution in reasonable time, we have developed a NDSCs based genetic algorithm (NDSC-GA). The candidate solutions are represented in chromosomes composed of a number of genes equal to the number q of NDSCs, and each gene is the number of monitoring seasons on which a NDSC is scheduled. We have then developed a GA that combines the four crossover operators and four mutation operators. The GA based methods are coded in C programming language to obtain a satisfying solution and the Cplex software was used to obtain the corresponding exact solution. Comparing the optimal solution obtained using the ILP on small instances, to the solutions obtained using our GA based method explained that our methods can find a solution near the optimal in reasonable time. Then, comparing the solution obtained using our NDSCs GA based methods, to the DSCs GA based method in the literature, we showed that the NDSCs GA can prolong the WSNs lifetime better than DSCs GA for the same instances. Our approach combines together the scheduling principles and the optimization techniques to maximizing the WSNs lifetime

Cette thèse s'inscrit dans le domaine du Smart Grid. Les SGs améliorent la sécurité des réseaux électriques et permettent une utilisation adaptée de l'énergie disponible de manière limitée. Ils augmentent également l'efficacité énergétique globale en réduisant la consommation. L'utilisation de cette technologie est la solution la plus appropriée car elle permet une gestion plus efficace de l'énergie. Dans ce contexte, des compagnies comme Hydro-Québec déploient des réseaux de capteurs pour contrôler les principaux équipements. Pour réduire les coûts de déploiement et la complexité du câblage, un réseau de capteurs semble être une solution optimale. Cependant, son déploiement nécessite une connaissance approfondie de l'environnement. Les postes à haute tension sont des points stratégiques du réseau électrique et génèrent un bruit impulsif qui dégrade les performances des communications sans fil. Les travaux dans cette thèse sont centrés sur le développement de protocoles de communication performants dans ces milieux fortement perturbés. Nous avons proposé une première approche basée sur la concaténation du code à métrique de rang et le code convolutif avec la modulation OFDM. C'est une technique très efficace pour réduire l'effet du bruit impulsif tout en ayant un niveau de complexité assez faible. Une autre solution basée sur un système multi-antennaire est développée. Nous avons aussi proposé un système MIMO coopératif codé en boucle fermée basée sur le code à métrique de rang et le précodeur max-dmin. La deuxième technique est également une solution optimale pour améliorer la fiabilité du système et réduire la consommation énergétique dans les réseaux de capteurs. / This thesis is mainly in the Smart Grid domain. SGs improve the safety of electrical networks and allow a more adapted use of electricity storage, available in a limited way. SGs also increase overall energy efficiency by reducing peak consumption. The use of this technology is the most appropriate solution because it allows more efficient energy management. In this context, manufacturers such as Hydro-Quebec deploy sensor networks in the nerve centers to control major equipment. To reduce deployment costs and cabling complexity, the option of a wireless sensor network seems the most obvious solution. However, deploying a sensor network requires in-depth knowledge of the environment. High voltages substations are strategic points in the power grid and generate impulse noise that can degrade the performance of wireless communications. The works in this thesis are focused on the development of high performance communication protocols for the profoundly disturbed environments. For this purpose, we have proposed an approach based on the concatenation of rank metric and convolutional coding with orthogonal frequency division multiplexing. This technique is very efficient in reducing the bursty nature of impulsive noise while having a quite low level of complexity. Another solution based on a multi-antenna system is also designed. We have proposed a cooperative closed-loop coded MIMO system based on rank metric code and max-dmin precoder. The second technique is also an optimal solution for both improving the reliability of the system and energy saving in wireless sensor networks.