L'utilisation des réseaux de capteurs sans fil (WSN) ne cesse d'augmenter au point de couvrir divers domaines et applications. Cette tendance est supportée par les avancements techniques achevés dans la conception des capteurs, qui ont permis de réduire le coût ainsi que la taille de ces composants. Toutefois, il reste plusieurs défis qui font face au déploiement et au bon fonctionnement de ce type de réseaux et qui parviennent principalement de la limitation des ressources de capteurs ainsi de l'imperfection des données collectées. Dans cette thèse, on adresse le problème de collecte de données et de détection d'anomalies dans les réseaux de capteurs. Nous visons à assurer ces deux fonctionnalités tout en économisant l'utilisation des ressources de capteurs et en prolongeant la durée de vie de réseaux. Tout au long de ce travail, nous présentons plusieurs solutions qui permettent une collecte efficace de données de capteurs ainsi que une bonne détection des éventuelles anomalies. Dans notre première contribution, nous décrivons une solution basée sur la technique Compressive Sensing (CS) qui permet d'équilibrer le trafic transmis par les nœuds dans le réseau. Notre approche diffère des solutions existantes par la prise en compte de la corrélation temporelle ainsi que spatiale dans le processus de décompression des données. De plus, nous proposons une nouvelle formulation pour détecter les anomalies. Les simulations réalisées sur des données réelles prouvent l'efficacité de notre approche en termes de reconstruction de données et de détection d'anomalies par rapport aux approches existantes. Pour mieux optimiser l'utilisation des ressources de WSNs, nous proposons dans une deuxième contribution une solution de collecte de données et de détection d'anomalies basée sur la technique Matrix Completion (MC) qui consiste à transmettre un sous ensemble aléatoire de données de capteurs. Nous développons un algorithme qui estime les mesures manquantes en se basant sur plusieurs propriétés des données. L'algorithme développé permet également de dissimuler les anomalies de la structure normale des données. Cette solution est améliorée davantage dans notre troisième contribution, où nous proposons une formulation différente du problème de collecte de données et de détection d'anomalies. Nous reformulons les connaissances a priori sur les données cibles par des contraintes convexes. Ainsi, les paramètres impliqués dans l'algorithme développé sont liés a certaines propriétés physiques du phénomène observé et sont faciles à ajuster. Nos deux approches montrent de bonnes performances en les simulant sur des données réelles. Enfin, nous proposons dans la dernière contribution une nouvelle technique de collecte de données qui consiste à envoyer que les positions les plus importantes dans la représentation parcimonieuse des données uniquement. Nous considérons dans cette approche le bruit qui peut s'additionner aux données reçues par le nœud collecteur. Cette solution permet aussi de détecter les pics dans les mesures prélevées. En outre, nous validons l'efficacité de notre solution par une analyse théorique corroborée par des simulations sur des données réelles / The use of Wireless Sensor Networks (WSN)s is steadily increasing to cover various applications and domains. This trend is supported by the technical advancements in sensor manufacturing process which allow a considerable reduction in the cost and size of these components. However, there are several challenges facing the deployment and the good functioning of this type of networks. Indeed, WSN's applications have to deal with the limited energy, memory and processing capacities of sensor nodes as well as the imperfection of the probed data. This dissertation addresses the problem of collecting data and detecting anomalies in WSNs. The aforementioned functionality needs to be achieved while ensuring a reliable data quality at the collector node, a good anomaly detection accuracy, a low false alarm rate as well as an efficient energy consumption solution. Throughout this work, we provide different solutions that allow to meet these requirements. Foremost, we propose a Compressive Sensing (CS) based solution that allows to equilibrate the traffic carried by nodes regardless their distance from the sink. This solution promotes a larger lifespan of the WSN since it balances the energy consumption between sensor nodes. Our approach differs from existing CS-based solutions by taking into account the sparsity of sensory representation in the temporal domain in addition to the spatial dimension. Moreover, we propose a new formulation to detect aberrant readings. The simulations carried on real datasets prove the efficiency of our approach in terms of data recovering and anomaly detection compared to existing solutions. Aiming to further optimize the use of WSN resources, we propose in our second contribution a Matrix Completion (MC) based data gathering and anomaly detection solution where an arbitrary subset of nodes contributes at the data gathering process at each operating period. To fill the missing values, we mainly relay on the low rank structure of sensory data as well as the sparsity of readings in some transform domain. The developed algorithm also allows to dissemble anomalies from the normal data structure. This solution is enhanced in our third contribution where we propose a constrained formulation of the data gathering and anomalies detection problem. We reformulate the textit{a prior} knowledge about the target data as hard convex constraints. Thus, the involved parameters into the developed algorithm become easy to adjust since they are related to some physical properties of the treated data. Both MC based approaches are tested on real datasets and demonstrate good capabilities in terms of data reconstruction quality and anomaly detection performance. Finally, we propose in the last contribution a position based compressive data gathering scheme where nodes cooperate to compute and transmit only the relevant positions of their sensory sparse representation. This technique provide an efficient tool to deal with the noisy nature of WSN environment as well as detecting spikes in the sensory data. Furthermore, we validate the efficiency of our solution by a theoretical analysis and corroborate it by a simulation evaluation

Les réseaux de capteurs sans fil sont composés de petits équipements embarqués et autonomes qui coopèrent pour surveiller leur environnement de manière non-intrusive. Les données collectées par chaque capteur (tels que la température, des mouvements, des sons, etc.) sont remontées de proche en proche vers un puits de collecte en utilisant des technologies de communication sans fil. De plus en plus d'applications requièrent le placement des capteurs sur des éléments mobiles. Hors, à l'instar des équipements des réseaux IP, les nœuds capteurs pourront traverser plusieurs réseaux durant leurs déplacements. Cette thèse s'intéresse à cette problématique et propose deux solutions pour gérer ces nœuds mobiles. Notre première contribution, le protocole Mobinet, utilise la sur-écoute liée au médium radio pour détecter le voisinage d'un nœud mobile et ainsi lui permettre de gérer sa mobilité. D’autre part, l'intégration de nombreux nœuds mobiles dans les réseaux visités va augmenter le nombre de paquets transitant au sein de ces réseaux. Notre seconde proposition, le protocole CLOMAC, a pour objectif de réduire les congestions pouvant survenir en créant dynamiquement des chemins alternatifs vers le puits. / Wireless sensor networks are composed of small autonomous embedded devices which cooperate to monitor their environment in a less intrusive fashion. Data collected by each sensor node (such as temperature, movements, sounds, etc.) are reported to a sink station hop-by-hop using wireless transmissions. More and more application require sensors to be placed on mobile elements. However, in the manner of IP devices, mobile nodes may cross differents networks during their trips. This thesis focuses on this problematic and propose solutions to manage thoses mobile nodes. Our first contribution, the Mobinet protocol, uses the overhearing of the wireless medium to detect nodes in the vicinity of a mobile node and use this information to manage its mobility. Besides, integrating numerous mobile nodes will increase data trafic the visited networks. Our second proposition, the CLOMAC protocol, aims to reduces congestions which may appear by creating dynamic alternative path toward the sink station.

Les réseaux de capteurs sans fil contiennent de nombreux nœuds capables de recueillir et de transmettre des données de manière autonome. Optimiser la collecte de données est une tâche importante pour ces réseaux. Cette optimisation passe par trois axes: 1. L'agrégation des paquets pour réduire le trafic dans le réseau.2. Éviter les interférences et les collisions de paquets. 3. Une bonne stratégie de déploiement des nœuds. D'abord, nous avons travaillé sur l'agrégation de données dans les réseaux de capteurs. Cette technique permet au réseau de réduire la consommation d'énergie en éliminant les paquets redondants, et en combinant plusieurs paquets pour les envoyer en un seul paquet. Dans notre travail, nous avons considéré les applications temps réel dans les réseaux de capteurs. Nous avons proposé une solution qui combine un clustering multi-niveaux avec un mécanisme de transmission de données entre les clusterheads qui favorise l'agrégation. En outre, nous avons développé une nouvelle approche distribuée pour construire un backbone virtuel dans les réseaux de capteurs. Les nœuds du backbone sont les nœuds d'agrégation. Cette technique permet de réduire la consommation d'énergie et améliore la tolérance aux pannes et ainsi augmente la quantité de données qui atteint la station de base. Ensuite, nous nous sommes concentrés sur la façon dont les capteurs accèdent au canal de transmission via les protocoles MAC afin de diminuer le risque de collision des paquets. L'originalité de notre travail est lié à l'utilisation des nœuds mobiles et les applications temps réel dans les réseaux de capteurs sans fil. En effet, ces deux critères ont toujours été traités de façon séparée. Toute approche développée qui vise à améliorer la performance du réseau ne fonctionne bien qu'avec une bonne stratégie de déploiement sur le terrain. Par conséquent, nous proposons une nouvelle solution pour estimer les positions des différents composants du réseau et nous fournissons un nouvel outil pour aider les techniciens sur terrain lors de l'installation de ces composants. Notre solution de déploiement a été appliquée à un réseau de compteurs intelligents appelé EverBlu. Ce système est une solution de collecte de données sans fil développée par Itron. Il est adapté à tout type de compteur (eau, gaz et chaleur) et pour différentes topologies de sites, que ce soit en milieu urbain ou rural / Wireless sensor networks (WSNs) contain many nodes able to collect and transmit data autonomously. Optimizing data collection is an important issue in these networks. This optimization goes through three axis: 1. Packet aggregation to reduce the traffic in the network. 2. Avoiding interference and packets collision. 3. A good deployment strategy in field. We firstly worked on data aggregation in WSNs which enables the network to reduce energy consumption by removing redundant packets, and by combining packets together and sending them as one packet. In our research, we considered real-time applications in WSNs. For these networks, we proposed a solution that combines a multi-level clustering with a data transmission mechanism between cluster heads that promotes aggregation. In addition, we developed a new distributed approach to construct a virtual backbone in a WSN. The nodes inside the backbone are the aggregator nodes. This technique reduces the energy consumption and enhances fault tolerance which increases the amount of data that reaches the sink even when some nodes fail in the network. Then, we focus on how the sensors access to the transmission channel via Medium Access Control (MAC) protocols in order to decrease the risk of packets collision. The originality of our work is related to mobile nodes and real-time WSN applications. In fact, these two criteria were always treated independently. Any developed approach that aims to enhance the network performance works well only with a good deployment strategy in field. Therefore we propose a new solution to predict the different network components and we provide a new tool to assist the technicians in field while installing these components. Our deployment solution was applied to a smart metering network called EverBlu. This system is a wireless data collection solution developed by Itron. It is suitable for any meter type (Water, Gas and Heat) and for various site topologies, either in urban or rural environments

L’utilisation des réseaux de capteurs offre de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines (médecine, militaire, etc.). Les données récoltées par ces capteurs circulent en clair sur les réseaux de capteurs et peuvent être interceptées par un espion. Selon le domaine d’utilisation, le niveau de sécurité souhaité peut être élevé, ce qui peut provoquer une hausse de la consommation d’énergie sur les nœuds. Ces deux contraintes, sécurité et énergie, sont difficilement conciliables. Il y a donc un compromis à trouver entre l’économie d’énergie qui va conditionner la durée de vie du réseau, et le niveau de sécurité souhaité par l’application. L’objectif de cette thèse est d’étudier les compromis à trouver entre ces deux contraintes, à la fois d’un point de vue théorique et d’un point de vue pratique (par une implémentation des algorithmes et des tests réels sur des réseaux de capteurs par choisissant les algorithmes DES et AES). L’algorithme de cryptographie symétrique DES a ´ et ´e choisi comme objet d’étude. Les résultats obtenus sur la plateforme académique Senslab ont permis de déterminer une relation précise entre la consommation d’énergie et le nombre de rondes de DES et donc le niveau de sécurité. Ces expériences ont été renouvelées avec l’algorithme AES, plus récent et plus sûr, mais aussi plus consommateur en énergie. Puis, à partir des résultats obtenus, un modèle générique de consommation pour les algorithmes cryptographiques a été construit pour un réseau complet. L’utilisation complémentaire de la compression des données a permis de réduire cet impact de manière intéressante. Enfin, l’utilisation de la mémoire et l’évaluation du temps de chiffrement et de compression ont été évalué de manière à rester dans des fourchettes réalistes d’utilisation réaliste. / Wireless sensor networks give us opportunities to improve many applications in many fields(medicine, military, etc.). The data collected by sensor node flies as plain text on sensor networkand can be intercepted by a spy. Depending on the importance of data, the wanted level of securitycould be high which may impact the energy consumption of sensor nodes. These two constraints,security and energy are difficult to combine. There is a trade-off between energy savings that willdetermine the lifetime of the network and the level of security desired by the application.The objective of this thesis is to study the trade-off between these two constraints, both from atheoretical perspective and from a practical point of view (with an implementation of algorithms andreal tests on sensor networks). The DES symmetric cryptographic algorithm was chosen as a casestudy. The results obtained on the academic platform Senslab have shown a clear relationshipbetween energy consumption and the number of rounds of DES and therefore the level of security.These experiments were repeated with the AES algorithm, newer and safer, but also more energyconsumer.Then, from the results, a generic model of consumption for cryptographic algorithms has been builtfor a complete network. The complementary use of data compression has reduced this impact ofenergy consumption in an interesting way. Finally, the memory usage and the time of encryption andcompression were evaluated in order to stay within realistic ranges of use.

Pour suivre les effets du changement climatique et aider à la compréhension et la capacité de prédiction, des capteurs ont été installés dans le nord du Québec. Salluit à Nunavik est parmi les villages où un ensemble de capteurs a été installé. Cependant, la collecte de ces données est manuellement effectuée une fois par an par des scientifiques. Étant donné l’importance de ces informations, le chantier 1.5 du projet Sentinelle Nord vise à mesurer, enregistrer, et envoyer les données en temps réel. Notre projet a d’abord pour but l’installation d’un réseau sans fil permettant aux capteurs de transmettre les données tout au long de l’année, pour anticiper les risques et dommages. La conception du projet a été lancée en 2016 et les premiers travaux ont eu lieu en été 2017. Après une collecte de données réussie pendant les premiers mois suivants l’installation, des problèmes de réseau LTE sont survenus. La connexion LTE n’étant point fiable, les capteurs n’ont été visibles de l’université qu’entre 5 et 9% du temps, avant une perte totale du signal LTE à partir du mois de janvier 2017. Les conditions environnementales et météorologiques de la région ont confirmé les défis rencontrés de tels systèmes de collecte de données sans fil. Dans ce mémoire, nous détaillons les étapes prises pour déployer un tel réseau de capteurs dans des conditions extrêmes et inconnues. Nous expliquons aussi les défis, les problèmes et les limitations rencontrés lors du projet et donnons des recommandations et améliorations pour le futur. / To monitor the effects of climate change and to help the understanding and predictability, sensors have been installed in northern Québec. Salluit in Nunavik is among the villages of which a set of sensors has been installed. However, the collection of this data is manually done once a year by scientists. Given the importance of this information, Sentinel North project site 1.5 aims to measure, record, and send data in real time. Our project is primarily aimed at installing a wireless network that allows sensors to transmit data throughout the year, to anticipate risks and damages. The project design was launched in 2016, and the first work took place in summer 2017. After a successful data collection during the first months after installation, LTE network problems have occurred. Since the LTE connection is not reliable, the sensors were only visible from the university between 5% and 9% of the time, before a total loss of the LTE signal starting in January 2017. Environmental and meteorological conditions of the region have confirmed the challenges faced by such a system of wireless data collection. In this thesis, we detail the steps taken to deploy such a sensor network under extreme and unknown conditions. We also explain the challenges, problems and limitations encountered during the project and give recommendations and improvement for the future.

Le système proposé dans le cadre de ce travail est une plate-forme de capteurs sans fil permettant de mesurer la croissance de cultures de micro-organismes dans leur habitat naturel tout en effectuant diverses mesures environnementales. L’évaluation de la croissance des micro-organismes dans les 96 puits individuels du système est réalisée à l’aide d’un système de mesure d’impédance puisqu’il est possible de relier l’impédance d’une colonie de microorganismes à sa population en fonction du temps. Ces différentes informations sont très utiles afin d’évaluer l’état de santé d’un milieu donné et en particulier d’un milieu nordique pour ce projet. Les mesures d’impédance effectuées permettent d’identifier les puits où une croissance s’est produit et donc de les isoler plus facilement pour analyse future, ce qui simplifie le processus. Ce système effectue des mesures à intervalles régulier et peut transmettre ces mesures par un système de communication sans fil à un récepteur proche en plus de sauvegarder localement les données. Le système présente une consommation électrique très faible ce qui lui permet une autonomie de plusieurs mois avec une batterie dans des régions isolées. La conception en plusieurs puits de culture permet d’isoler plusieurs échantillons et de prendre des mesures séparées sur chacun de ceux-ci. Le projet est effectué dans le cadre de la stratégie Sentinelle Nord de l’Université Laval qui vise à améliorer la compréhension de l’environnement nordique. Le système proposé est unique en son genre au moment d’écrire ce mémoire puisqu’il permet simultanément la culture de micro-organismes in situ et l’évaluation de la croissance de ces derniers. La plate-forme proposée offre ainsi plusieurs opportunités pour les chercheurs en biologie et en microbiologie d’obtenir des informations sur ces milieux isolés. Des essais sur le terrain dans la région du Nord-du-Québec à Kuujjuarapik et au Lac à l’Eau Claire ont d’ailleurs permis de valider le fonctionnement du dispositif dans les conditions d’utilisations désirées en plus de démontrer, suite à une analyse du contenu des puits de culture, qu’il est possible de faire prospérer des micro-organismes dans ces derniers. / The proposed system consist of a wireless multi-sensors platform that can measure the growth of multiples microorganism populations inside their natural habitat while also measuring various environmental parameters. An impedance measuring circuit is used to evaluate the growth of the microorganisms inside the 96 culture wells of the EcoChip. This method is used since the impedance of these colonies is directly related to the number of microorganisms in the growth medium. These impedance measurements over time are then used to evaluate if microbial growth is normal and this can be used to give an idea of the overall health state of a given environment, which for this project is a nordic one. These impedance measurements are also used to produce growth curves that can be used to isolate wells inside which there was an increase in microorganism concentration and then easily screen them for further analyses. The designed system is programmed to scan the culture wells at regular intervals and to transmit the results to a nearby base station via a wireless link. These data are also saved on the on-board memory to ensure that they can be recovered later when there are no nearby receivers. The multi-well conception of the system also allows to isolate multiple samples and to conduct individual measurements on each of them. Since the platform is autonomous and is powered with a battery, it is designed to have a very low power consumption which allows for a long lifetime while in an isolated location. This project is done as part of the Sentinel Nord Strategy of Université Laval which aims to improve our understanding of the northern environment. At the time of the redaction of this thesis, the proposed system is unique in its kind since it allows the culture of microorganisms in situ and the evaluation of the culture growth with an electronic system while in the wild. The platform offers many opportunities for scientists in biology and microbiology since it enables them to obtain information on various isolated places where environmental data and microorganism samples can be hard to get. Field tests at Kuujjuarapik and Clearwater Lake (Nord-du-Québec) with the device have proven that the system allows the growth of microorganism colonies in its wells while conducting successful impedance analyses.

Les technologies d’assistance jouent un rôle important dans le quotidien des personnes en situation de handicap, notamment dans l’amélioration de leur autonomie de vie. Certaines d’entre elles à l’exemple des fauteuils roulants motorisés et autres bras robotiques articulés, requièrent une interaction au moyen d’interfaces dédiées capables de traduire l’intention de l’utilisateur. Les individus dont le niveau de paralysie confère de bonnes capacités résiduelles arrivent à interagir avec les interfaces de contrôle nécessitant une intervention mécanique et un certain niveau de dextérité (joysitck, boutons de contrôle, clavier, switch, souris etc). Cependant, certains types de handicap (lésion ou malformation médullaire, paralysie cérébrale, traumatismes à la suite d’un accident, absence congénital de membres du haut du corps, etc) peuvent entraîner une perte d’autonomie des doigts, des avant-bras ou des bras, rendant impossibles le recours à ces outils de contrôle. Dès lors, il est essentiel de concevoir des solutions alternatives capables de pallier ce manque. Partout à travers le monde, des chercheurs réalisent des prouesses technologiques et conçoivent des interfaces corps-machine adaptés à des handicaps spécifiques. Certaines d’entre elles utilisent les signaux bio-physiologiques (électromyoraphie (EMG), électroencéphalographie (EEG), électrocorticographie (ECoG), électrocculographie (EOG)), image de l’activité musculaire, cérébrale et occulographique du corps humain, qu’elles traduisent en moyens de contrôle relatifs à un mouvement, une intention formulée par le cerveau, etc. D’autres se servent de capteurs d’image capable d’être robuste dans un environnement donné, pour traduire la direction du regard, la position de la tête ou l’expression faciale en vecteurs de contrôle. Bien qu’ayant fait montre de leur efficacité, ces techniques sont parfois trop coûteuses, sensibles à l’environnement dans lequel elles sont utilisés, peuvent être encombrantes et contre-intuitives, ce qui explique le gap existant entre les besoins réels, la recherche et le marché des solutions de contrôle alternatives disponibles. Ce projet propose un “framework” embarqué, permettant d’interfacer différents types de modalités de mesure des capacités résiduelles des patients, au sein d’un réseau de capteurs corporels sans-fils multimodales. Son architecture est conçue de façon à pouvoir prendre en compte différents types de handicap et octroyer une large gamme de scénarios de contrôle pouvant s’adapter facilement aux aptitudes physiques de son utilisateur. In fine, l’interface corps-machine que ce projet propose, explore des approches nouvelles, se voulant pallier aux limitations des solutions existantes et favoriser l’autonomie de vie des individus en situation de handicap. / Assistive technologies play an important role in the day-to-day lives of people with disabilities, in particular in improving their autonomy. Tools such as motorized wheelchairs, assistive robotic arms, etc, require interaction through dedicated interfaces capable of translating the user’s intention. Individuals whose level of paralysis allows good residual abilities can interact with control interfaces requiring mechanical intervention and a good level of dexterity (joysitck, control buttons, keyboard, switch, mouse etc). However, certain types of disability (spinal cord injury or malformation, cerebral palsy, trauma following an accident, congenital absence of upper body limbs, etc.) may result in loss of autonomy of the fingers, forearms or arms, making it impossible to use these control tools. Therefore, it is essential to design alternative solutions to overcome this lack. Researchers around the world are realizing technological prowess by designing body-machine interfaces adapted to specific handicaps. Some of them use bio-physiological signals (electromyography (EMG), electroencephalography (EEG), electrocorticography (ECoG), electrocculography (EOG)), images of the muscular, cerebral and occulographic activity of the human body, for translation into means of control with respect to a movement, an intention formulated by the brain, etc. Others use image sensors that can be robust in a given environment, to translate the direction of gaze, the position of the head, or facials expressions, into control vectors. Although they were proved to be efficient, these techniques are sometimes too expensive, sensitive to the environment in which they are used, can be cumbersome and counter-intuitive, which explains the gap between existing needs, research and development, and the market of commercially available alternative control solutions. This project provides a "framework" that enables the design of flexible, modular, adaptive and wearable body-machine interfaces for the severely disabled. The proposed system, which implements a wireless and multimodal body sensor network, allows for different types of modalities the measure the residual capacities of individuals with severe disabilities for translation into intuitive control commands. The architecture is designed to accommodate different types of disabilities and provide a wide range of control scenarios. Ultimately, the body-machine interface that this project proposes, explores new approaches, aiming to overcome the limitations of existing solutions and to promote the autonomy of life of individuals with disabilities.

Au cours des dernières années, les réseaux de capteurs ont été de plus en plus utilisés dans différents contextes d’application allant de la surveillance de l’environnement au suivi des objets en mouvement, au développement des villes intelligentes et aux systèmes de transport intelligent, etc. Un réseau de capteurs est généralement constitué de nombreux dispositifs sans fil déployés dans une région d'intérêt. Une question fondamentale dans un réseau de capteurs est l'optimisation de sa couverture spatiale. La complexité de l'environnement de détection avec la présence de divers obstacles empêche la couverture optimale de plusieurs zones. Par conséquent, la position du capteur affecte la façon dont une région est couverte ainsi que le coût de construction du réseau. Pour un déploiement efficace d'un réseau de capteurs, plusieurs algorithmes d'optimisation ont été développés et appliqués au cours des dernières années. La plupart de ces algorithmes reposent souvent sur des modèles de capteurs et de réseaux simplifiés. En outre, ils ne considèrent pas certaines informations spatiales de l'environnement comme les modèles numériques de terrain, les infrastructures construites humaines et la présence de divers obstacles dans le processus d'optimisation. L'objectif global de cette thèse est d'améliorer les processus de déploiement des capteurs en intégrant des informations et des connaissances géospatiales dans les algorithmes d'optimisation. Pour ce faire, trois objectifs spécifiques sont définis. Tout d'abord, un cadre conceptuel est développé pour l'intégration de l'information contextuelle dans les processus de déploiement des réseaux de capteurs. Ensuite, sur la base du cadre proposé, un algorithme d'optimisation sensible au contexte local est développé. L'approche élargie est un algorithme local générique pour le déploiement du capteur qui a la capacité de prendre en considération de l'information spatiale, temporelle et thématique dans différents contextes d'applications. Ensuite, l'analyse de l'évaluation de la précision et de la propagation d'erreurs est effectuée afin de déterminer l'impact de l'exactitude des informations contextuelles sur la méthode d'optimisation du réseau de capteurs proposée. Dans cette thèse, l'information contextuelle a été intégrée aux méthodes d'optimisation locales pour le déploiement de réseaux de capteurs. L'algorithme développé est basé sur le diagramme de Voronoï pour la modélisation et la représentation de la structure géométrique des réseaux de capteurs. Dans l'approche proposée, les capteurs change leur emplacement en fonction des informations contextuelles locales (l'environnement physique, les informations de réseau et les caractéristiques des capteurs) visant à améliorer la couverture du réseau. La méthode proposée est implémentée dans MATLAB et est testée avec plusieurs jeux de données obtenus à partir des bases de données spatiales de la ville de Québec. Les résultats obtenus à partir de différentes études de cas montrent l'efficacité de notre approche. / In recent years, sensor networks have been increasingly used for different applications ranging from environmental monitoring, tracking of moving objects, development of smart cities and smart transportation system, etc. A sensor network usually consists of numerous wireless devices deployed in a region of interest. A fundamental issue in a sensor network is the optimization of its spatial coverage. The complexity of the sensing environment with the presence of diverse obstacles results in several uncovered areas. Consequently, sensor placement affects how well a region is covered by sensors as well as the cost for constructing the network. For efficient deployment of a sensor network, several optimization algorithms are developed and applied in recent years. Most of these algorithms often rely on oversimplified sensor and network models. In addition, they do not consider spatial environmental information such as terrain models, human built infrastructures, and the presence of diverse obstacles in the optimization process. The global objective of this thesis is to improve sensor deployment processes by integrating geospatial information and knowledge in optimization algorithms. To achieve this objective three specific objectives are defined. First, a conceptual framework is developed for the integration of contextual information in sensor network deployment processes. Then, a local context-aware optimization algorithm is developed based on the proposed framework. The extended approach is a generic local algorithm for sensor deployment, which accepts spatial, temporal, and thematic contextual information in different situations. Next, an accuracy assessment and error propagation analysis is conducted to determine the impact of the accuracy of contextual information on the proposed sensor network optimization method. In this thesis, the contextual information has been integrated in to the local optimization methods for sensor network deployment. The extended algorithm is developed based on point Voronoi diagram in order to represent geometrical structure of sensor networks. In the proposed approach sensors change their location based on local contextual information (physical environment, network information and sensor characteristics) aiming to enhance the network coverage. The proposed method is implemented in MATLAB and tested with several data sets obtained from Quebec City spatial database. Obtained results from different case studies show the effectiveness of our approach.

Les changements climatiques affectent grandement le climat partout sur la planète, mais plus particulièrement dans les zones nordiques, là où le pergélisol dégèle tranquillement. Les chercheurs tentent donc de suivre ces changements dans les zones à l'aide de collecteurs échantillonnant et sauvegardant les données. Cependant, la récupération de ces données est très coûteuse en déplacement et en temps étant donné l'isolement des villages où ces collecteurs se situent. Les réseaux sans fil de nœuds de capteurs sont une solution à ce problème. L'idée est donc de faire parvenir ces données automatiquement aux chercheurs en utilisant des moyens de communication. En 2017, un premier réseau sans fil de nœuds de capteurs a été installé dans le village de Salluit, au nord du Québec en utilisant des stations de collecte déjà existantes. Celui-ci a connu plusieurs problèmes de transfert des données et de collecte depuis son déploiement. Dans ce mémoire, nous examinons ces problèmes. Leurs causes ont été difficiles à déterminer puisque la conception des nœuds de collectes ne permet pas un bon suivi de l'état des nœuds. Les causes des problèmes ont tout de même été déterminées, mais sans certitude, ce qui est en soi un problème. C'est donc ce dernier problème qui nous a menés à proposer une architecture différente permettant de mieux diagnostiquer les problèmes des nœuds de collecte. Cette architecture déplace différentes fonctions effectuées par le collecteur dans le réseau de Salluit vers l'interface sans fil pour permettre un diagnostic plus individualisé de l'interface sans fil et du collecteur. Ce mémoire commence donc par détailler le fonctionnement des réseaux de collecte de données. Par la suite, il présente les installations de Salluit et procède à une analyse des capacités énergétiques des nœuds de collecte du réseau. Ensuite, il propose une architecture permettant de répondre aux lacunes du réseau de Salluit. Puis, le mémoire détaille une implémentation du nœud de collecte de cette architecture proposée. / Climate change greatly affects the climate all over the planet, but especially in northern areas, where permafrost is slowly thawing. Researchers are therefore trying to track changes in these areas using sampling sensors and saving the data locally. However, retrieving this data is very costly in travel and time given the isolation of the villages where these sensors are located. Wireless networks of sensor nodes are a possible solution to this problem. The idea is therefore to send this data automatically to researchers at Université Laval. In 2017, a first wireless network of sensor nodes was installed in the village of Salluit, in Northern Quebec, using already existing collection stations. The installation experienced several data transfer and collection issues since its deployment. In this thesis, we examine these failures in connectivity. Their origins have been difficult to determine since the nodes does not allow good monitoring of their state. This led to some uncertainty in our determination of all causes of failure. For this reason, we also propose a new architecture to better diagnose any future problems of the sensor nodes. This architecture shifts various functions currently performed by the sensor in Salluit's network to the wireless interface to allow more individualized diagnosis of the wireless interface and the sensor. This thesis therefore begins by detailing the operation of data collection networks. It then presents the Salluit facilities and analyze the energy capacities of the network's collection nodes. Thereafter, it proposes an architecture able to respond to the shortcomings of the Salluit network. Then, the thesis details an implementation of the collection node of this proposed architecture.

Les dépenses de santé augmentent continuellement année après année et prennent une grande partie du budget d’un pays. Pendant les soins médicaux, les signes vitaux, tels que le rythme cardiaque et la respiration, sont des paramètres clés qui sont surveillés en permanence. La toux est un indicateur important de plusieurs problèmes comme la maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC), et c’est aussi la principale raison pour laquelle les patients consultent un médecin. En fait, c’est un mécanisme de défense pulmonaire des voies respiratoires qui permet l’expulsion de substances indésirables et irritantes. Les capteurs de corps sans fil sont de plus en plus utilisés par les cliniciens et les chercheurs, dans un large éventail d’applications telles que le sport, l’ingénierie spatiale et la médecine. La surveillance des signes vitaux en temps réel peut considérablement augmenter la précision du diagnostic et peut permettre des méthodes de guérison automatiques, par exemple, la détection et l’arrêt des crises d’épilepsie ou de narcolepsie. Les paramètres respiratoires sont essentiels en oxygénothérapie, en milieu hospitalier et en surveillance ambulatoire, tandis que l’évaluation de la sévérité de la toux est essentielle pour traiter plusieurs maladies, comme la bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO). Dans cette thèse, un système de surveillance respiratoire sans fil de faible puissance avec détection de la toux est présenté. Ce système utilise des capteurs multimodaux, portables et sans-fils, conçus à l’aide de composants conventionnels disponibles dans le commerce. Ces capteurs portables utilisent une unité de mesure inertielle à 9 axes de faible puissance pour mesurer la fréquence respiratoire, et un microphone MEMS pour effectuer la détection de la toux. L’architecture de chaque capteur sans fil est présentée. De plus, les résultats montrent que le capteur à petite taille de 26,67 x 65,53 mm² consomme environ 12 à 16,2 mA et peut durer au moins 6 heures avec une batterie lithium-ion miniature de 100 mA. L’unité d’acquisition, l’unité de communication sans fil et les algorithmes de traitement de données sont décrits. Les performances du réseau de capteurs sont présentées pour des tests expérimentaux en comparant avec la pléthysmographie d’inductance respiratoire. / Health care expenses are continuously increasing year after year and taking a large part of a country’s budget. During medical care, vital signs, such as heart and breathing rates, are key parameters that are continuously monitored. Coughing is a prominent indicator of several problems such as COPD, and it is also the main reason for why patients seek medical advice. In fact, it is a pulmonary defense mechanism of the respiratory tract that allows the expulsion of undesirable and irritating substances. Wireless body sensors are increasingly used by clinicians and researchers, in a wide range of applications such as sports, space engineering and medicine. Monitoring vital signs in real time can dramatically increase diagnosis accuracy and enable automatic curing procedures, e.g. detect and stop epilepsy or narcolepsy seizures. Breathing parameters are critical in oxygen therapy, hospital and ambulatory monitoring, while the assessment of cough severity is essential when dealing with several diseases, such as chronic obstructive pulmonary disease (COPD). In this thesis, a low-power wireless respiratory monitoring system with cough detection is proposed to measure the breathing rate and the frequency of coughing. This system uses wearable wireless multimodal patch sensors, designed using off the shelf components. These wearable sensors use a low-power 9-axis inertial measurement unit to measure the respiratory frequency, and a MEMs microphone to perform cough detection. The architecture of each wireless patch-sensor is presented. In fact, the results show that the small 26.67 x 65.53 mm² patch-sensor consumes around 12 to 16.2 mA, and can last at least 6 hours with a miniature 100 mA lithium ion battery. The acquisition unit, the wireless communication unit and the data processing algorithms are described. The proposed network performance is presented for experimental tests with a freely behaving user in parallel with the gold standard respiratory inductance plethysmography