Parmi les nombreuses applications potentielles des réseaux de capteurs sans fil, celles utilisant des capteurs d'image sont appréciables pour tout ce qui concerne la détection, la reconnaissance et la localisation d'objets par la vision. Des capteurs de petite taille, peu gourmands en énergie et dotés d'une caméra existent déjà au stade de prototype, mais des algorithmes de traitement et de compression de données, ainsi que des protocoles de communication de faible complexité et peu coûteux en énergie doivent être développés pour que ces applications puissent être envisagées en pratique. La contribution de cette thèse porte principalement sur deux aspects. Premièrement, nous avons proposé un protocole de transmission d'images semi-fiable pour réduire la consommation d'énergie des noeuds relayant les paquets jusqu'au collecteur. Les économies d'énergie sont obtenues en préparant à la source des paquets de différences priorités, grâce à une transformée en ondelettes de l'image, puis en conditionnant l'acheminement des paquets, saut par saut, suivant leur priorité et l'état de charge des batteries. Deuxièmement, nous avons étudié plus profondément les aspects de traitement et codage d'images à la source, et nous avons proposé un nouvel algorithme de compression d'images de faible complexité, combiné avec une technique d'entrelacement de pixels basée sur les automorphismes toriques. 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, ainsi que la qualité des images reconstituées au récepteur en présence de pertes de paquets. / Among the many potential applications of wireless sensor networks, those using image sensors are valuable for everything concerning the detection, recognition and locating objects by sight. Sensors small, less energy and with a camera already exist in prototype stage, but processing algorithms and data compression and communication protocols of low complexity and low expensive energy should be developed for these applications can be envisaged in practice. The contribution of this thesis focuses on two aspects. First, we have proposed a protocol for transmitting images semi-reliable to reduce energy consumption nodes relaying packets until collector. Energy savings are achieved in preparing for the source of differences in priorities, with a wavelet transform of the image, then a condition for delivery of packages, jump by jump, according to their priority and status charging batteries. Secondly, we looked deeper aspects of processing and image coding to the source, and we have proposed a new compression algorithm of images of low complexity, combined with a technique of interlacing of pixels based on automorphism rings . Experiments on a platform of real network image sensors have been conducted to demonstrate the validity of our proposals, by measuring aspects such as the amount of memory required for the implementation of our software algorithms, their consumption energy and their execution time, and the quality of reconstructed images to a receiver in the presence of lost packages.

Les réseaux de capteurs sont formés d’un ensemble de dispositifs capables de prendre individuellement des mesures d’un environnement particulier et d’échanger de l’information afin d’obtenir une représentation de haut niveau sur les activités en cours dans la zone d’intérêt. Une telle détection distribuée, avec de nombreux appareils situés à proximité des phénomènes d’intérêt, est pertinente dans des domaines tels que la surveillance, l’agriculture, l’observation environnementale, la surveillance industrielle, etc. Nous proposons dans cette thèse plusieurs approches pour effectuer l’optimisation des opérations spatio-temporelles de ces dispositifs, en déterminant où les placer dans l’environnement et comment les contrôler au fil du temps afin de détecter les cibles mobiles d’intérêt. La première nouveauté consiste en un modèle de détection réaliste représentant la couverture d’un réseau de capteurs dans son environnement. Nous proposons pour cela un modèle 3D probabiliste de la capacité de détection d’un capteur sur ses abords. Ce modèle inègre également de l’information sur l’environnement grâce à l’évaluation de la visibilité selon le champ de vision. À partir de ce modèle de détection, l’optimisation spatiale est effectuée par la recherche du meilleur emplacement et l’orientation de chaque capteur du réseau. Pour ce faire, nous proposons un nouvel algorithme basé sur la descente du gradient qui a été favorablement comparée avec d’autres méthodes génériques d’optimisation «boites noires» sous l’aspect de la couverture du terrain, tout en étant plus efficace en terme de calculs. Une fois que les capteurs placés dans l’environnement, l’optimisation temporelle consiste à bien couvrir un groupe de cibles mobiles dans l’environnement. D’abord, on effectue la prédiction de la position future des cibles mobiles détectées par les capteurs. La prédiction se fait soit à l’aide de l’historique des autres cibles qui ont traversé le même environnement (prédiction à long terme), ou seulement en utilisant les déplacements précédents de la même cible (prédiction à court terme). Nous proposons de nouveaux algorithmes dans chaque catégorie qui performent mieux ou produits des résultats comparables par rapport aux méthodes existantes. Une fois que les futurs emplacements de cibles sont prédits, les paramètres des capteurs sont optimisés afin que les cibles soient correctement couvertes pendant un certain temps, selon les prédictions. À cet effet, nous proposons une méthode heuristique pour faire un contrôle de capteurs, qui se base sur les prévisions probabilistes de trajectoire des cibles et également sur la couverture probabiliste des capteurs des cibles. Et pour terminer, les méthodes d’optimisation spatiales et temporelles proposées ont été intégrées et appliquées avec succès, ce qui démontre une approche complète et efficace pour l’optimisation spatio-temporelle des réseaux de capteurs. / Sensor networks consist in a set of devices able to individually capture information on a given environment and to exchange information in order to obtain a higher level representation on the activities going on in the area of interest. Such a distributed sensing with many devices close to the phenomena of interest is of great interest in domains such as surveillance, agriculture, environmental monitoring, industrial monitoring, etc. We are proposing in this thesis several approaches to achieve spatiotemporal optimization of the operations of these devices, by determining where to place them in the environment and how to control them over time in order to sense the moving targets of interest. The first novelty consists in a realistic sensing model representing the coverage of a sensor network in its environment. We are proposing for that a probabilistic 3D model of sensing capacity of a sensor over its surrounding area. This model also includes information on the environment through the evaluation of line-of-sight visibility. From this sensing model, spatial optimization is conducted by searching for the best location and direction of each sensor making a network. For that purpose, we are proposing a new algorithm based on gradient descent, which has been favourably compared to other generic black box optimization methods in term of performance, while being more effective when considering processing requirements. Once the sensors are placed in the environment, the temporal optimization consists in covering well a group of moving targets in the environment. That starts by predicting the future location of the mobile targets detected by the sensors. The prediction is done either by using the history of other targets who traversed the same environment (long term prediction), or only by using the previous displacements of the same target (short term prediction). We are proposing new algorithms under each category which outperformed or produced comparable results when compared to existing methods. Once future locations of targets are predicted, the parameters of the sensors are optimized so that targets are properly covered in some future time according to the predictions. For that purpose, we are proposing a heuristics for making such sensor control, which deals with both the probabilistic targets trajectory predictions and probabilistic coverage of sensors over the targets. In the final stage, both spatial and temporal optimization method have been successfully integrated and applied, demonstrating a complete and effective pipeline for spatiotemporal optimization of sensor networks.

Les capteurs à fibre optique distribués (DFS) tirant parti des mécanismes de diffusion se produisant dans l’élément détecteur de fibre, à savoir la diffusion de Rayleigh, Raman et Brillouin, ont été un sujet de recherche intense au cours des trois dernières décennies. Ils offrent de nombreuses applications pratiques classées en raison des avantages inhérents, tels que la petite taille, le poids léger, la sensibilité élevée, les performances excellentes, la durabilité intrinsèque dans des environnements difficiles, l’immunité aux interférences électromagnétiques (EMI), etc. En particulier, le DFS basé sur le processus de diffusion stimulée de Brillouin (SBS), appelé analyse temporelle optique de domaine de Brillouin (BOTDA), présente la capacité potentielle de réaliser la télédétection sur de longues distances, typiquement des dizaines de kilomètres et des centaines de kilomètres récemment. La fibre optique servant non seulement d’élément de détection, mais également de moyen de guidage de la lumière, est capable de détecter divers paramètres physiques d’intérêt, tels que la température, les contraintes, les pressions et les champs acoustiques. Ces measurandes peuvent être détectés directement ou indirectement le long de la fibre entière. Les systèmes de pergélisol dans le Nord canadien sont fortement perturbés par les changements climatiques dus au réchauffement de la planète; le dégel du pergélisol affecte à son tour les environnements et les communautés. Afin de réaliser une surveillance en temps réel de la stabilité des infrastructures, un réseau de détection BOTDA doté d'un nouveau transducteur à fibre optique est proposé pour surveiller les modifications physiques, notamment les pressions interstitielles, la température et le déplacement dans le pergélisol. Le principal défi consiste à mesurer simultanément les pressions d’eau interstitielle positive et négative, et à faire la distinction entre ces measurandes au sein d’un même transducteur. Lors de la première tentative, un polymère d'hydrogel est utilisé pour construire le transducteur, qui peut se dilater ou se contracter du fait de l'absorption ou de la libération d'eau par le matériau afin de détecter les pressions positives et négatives dans la plage cible de -100 kPa à +100 kPa le long d'un pergélisol système. Une fibre multi-cœur (MCF) bien conçue, incorporée dans le transducteur polymère, sera développée dans le but ultime de disposer de fonctionnalités de détection simultanée de plusieurs paramètres. / Distributed optical fibre sensors (DOFS) taking advantage of the scattering mechanisms occurring within the fibre sensing element, i.e. Rayleigh, Raman and Brillouin scattering, have been an intense research subject over the last three decades. They offer widespread practical in-filed applications due to the inherent advantages possessed, such as small size, light weight, high sensitivity, excellent performance, intrinsic durability to harsh environment, immunity to electromagnetic interference (EMI), and so on. Particularly, the one based on stimulated Brillouin scattering (SBS) process, so-called Brillouin optical time-domain analysis (BOTDA), presents the potential capability to perform remote sensing over long distance, typically tens of kilometres and extended to hundreds of kilometres recently. Optical fibre acting as not only a sensing element but also as a light guidance medium is able to detect a variety of physical parameters of interest, such as temperature, strain, pressure and acoustic fields to name a few. These measurands can be sensed either by directly or indirectly along the whole fibre. Permafrost systems in Northern Canada are strongly disturbed by the climate changes due to global warming; the thawing permafrost is in turn affecting the environments and communities. In order to achieve real-time surveillance of the stability of infrastructures, a BOTDA sensing network with novel fibre transducer is proposed to monitor the physical changes including positive/negative pore water pressures, temperature and displacement along permafrost environments. The main challenge is to measure simultaneously the positive and negative pore water pressures and to discriminate among those measurands within a single transducer. As an initial attempt, a hydrogel polymer is deployed to build the transducer, which can expand or shrink due to water absorption or release by the material to detect positive and negative pressures in the target range of -100 kPa to +100 kilopascal along a permafrost system. A well-designed multi-core fibre (MCF) incorporated into the polymer trans

Une nouvelle technique pour étudier le trafic routier, est la détection des véhicules par un réseau de capteurs sans fil installés dans la chaussée. Cette technologie se distingue de la plupart des systèmes classiques de détection de véhicules par son faible coût, son niveau élevé de flexibilité dans la configuration, sa multifonctionnalité par l'ajout d'autres modalités de détection et sa capacité à transmettre les informations via un réseau sans fil. Cependant, quand un capteur sans fil effectue l'acquisition du signal de champ magnétique terrestre dans l'optique de détecter le passage des véhicules, il l'échantillonne à une certaine fréquence, afin de ne pas rater le passage d'un véhicule. Lorsque la séquence de mesure dure plusieurs heures et qu'on a des dizaines ou des centaines de capteurs sans fil installés dans la chaussée, on se retrouve rapidement avec des données à stocker et à traiter qui peuvent être de taille importante. En outre, les communications sans fil de ces données sont très coûteuses en énergie et réduisent ainsi la durée de vie du capteur sans fil qui dispose des ressources limitées en énergie. Le compressive sensing (échantillonnage compressif), nouvelle méthode d'échantillonnage des signaux, tente justement de donner des solutions à ces problèmes, en réduisant significativement le nombre de mesures nécessaires et en utilisant par la suite des algorithmes d'optimisation convexe pour reconstruire tout le signal sans trop de perte perceptuel [i.e. perceptuelle]. À travers des simulations effectuées sur des signaux enregistrés par les capteurs sans fil de la compagnie allemande Coalesenses , nous montrons dans ce projet de recherche que l'échantillonnage compressif peut contribuer à maximiser considérablement la durée de vie d'un réseau de capteurs sans fil.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Cette thèse a pour objectif le développement d’un système multi-capteurs de gaz permettant une évaluation en continu et en temps réel des différentes types de pollution atmosphérique en zone urbain, en classifiant notamment les pollutions de type urbaine, photochimique, ou encore liée au trafic. Le projet se base sur l’utilisation de différents capteurs de gaz de type semi-conducteur disponibles dans le commerce qui sont intégrés dans un dispositif autonome et portable, afin qu’il puisse fonctionner sur site.Dans un premier temps, et en grande partie à Saint-Etienne, différents types de capteurs sont sélectionnés puis leurs performances sont testées sur un banc simulant les atmosphères polluées et développé pour l’occasion. Afin de pallier aux problèmes de non répétabilité et de dérive de la ligne de base et de la sensibilité, des procédures de prétraitement de standardisation sont mises au point.Dans un deuxième temps, et en grande partie à Douai, différents sites de tests sont identifiés et leurs historiques de pollution sont étudiés. Plusieurs campagnes en stations de mesure d’une semaine, recouvrant les différentes saisons et les différents types de sites, sont alors menées. Il y est collecté conjointement les signaux des capteurs et des analyseurs de gaz réglementés. Des méthodes basées sur les réseaux de neurones sont alors appliquées afin d’obtenir conjointement, à partir des signaux des capteurs, une classification parmi 3 types de pollutions (urbaine, trafic et photochimique) ainsi qu’un indicateur global de qualité de l’air. Ces méthodes utilisent une approche basée sur la logique floue afin d’éviter les problèmes d’effet de bord. / No english abstract

Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) ont attiré un grand intérêt dans la dernière décennie, et ont apporté des solutions dans un nombre croissant d’applications. Toutefois, certaines d’entre elles restent irréalisables en raison de forts points de blocage non résolus, comme un manque de synchronisation entre les prises de mesures, ainsi que des débits de données trop faibles. Ce travail apporte une solution à ces deux points majeurs via la conception d’un noeud communicant sans fil spécifique. Celle ci, basée sur la conception croisée, utilise les propriétés temporelles des modulations UltraLarge Bande (UWB) pour permettre une synchronisation très précise ainsi qu’un débit de données élevé. Notre démonstrateur ASIC basé sur ces travaux permet une précision de synchronisation de 2 ns pour une modulation IR-UWB sur une bande passante de 1,5 GHz. Cette thèse décrit le protocole de synchronisation WiDeCS et la conception de deux preuves de concept fonctionnelles sur FPGA et ASIC / Wireless Sensor Networks have attracted mutch interest in the last decade, opening a new range of applications such as large area monitoring. However, a range of possible applications is still not satisfied due to strong blocking points remaining unsolved such as the lack of synchronization between measurements and low attain- able data rates. This doctoral work aims at solving these two issues issue through the design of a Wireless Sensor node implementation. The proposed solution is based on cross-layer design and uses time-domain properties of UltraWide Band (UWB) to provide nanosecond-scale synchronization between nodes and high data- rate transmission. An ASIC implementation has been designed, and demonstrates a 2 ns synchronization error with IR-UWB modulation over a 1.5 GHz bandwidth. In this thesis, a cross-layer scheme named WiDeCS is proposed, and two proof of concept implementations are detailed.

Le déploiement des réseaux de senseurs sans fil (WSN : Wireless Sensor Network) soulève un certain nombre de défis liés à la configuration des senseurs, la gestion des ressources et à l'implémentation d'applications. Les travaux récents ont montré la nécessité d'utiliser ces réseaux pour la détection des incendies. Toutefois, pour signaler la présence de ces derniers, il faut s'assurer de mesurer les bons indices, tels que la température, l'humidité et l'intensité lumineuse. Ce mémoire présente la mise en place d'un WSN capable de recueillir et de traiter des informations provenant de l'environnement, comme la température. Dans ce contexte, nous caractérisons d'abord les applications des WSNs. Ensuite, nous identifions les principaux paramètres sur lesquels se basent les applications des WSNs pour détecter les incendies. Finalement, afin d'évaluer l'impact du vent sur les températures recueillies, nous présentons les différentes étapes de la mise en {\oe}uvre d'un WSN pour la détection d'un incendie, ainsi que les expériences réalisées et les résultats obtenus. L'analyse des résultats montre que la vitesse et la direction du vent ont un impact important sur les températures recueillies par le WSN. Il est donc important d'en tenir compte pour pouvoir détecter à temps un incendie. / The deployment of wireless sensor networks (WSN: Wireless Sensor Network) raises a number of challenges related to the configuration of sensors, resource management and implementation of applications. Recent researches proved the necessary use of these networks to detect fires. However, to indicate their presence, make sure to measure the right indicators, such as temperature, humidity and light intensity. This report presents the setting of a WSN that can collect and process information from the environment such as temperature. In this context, we characterize the first; applications of WSNs. Then we identify the main parameters on which the applications of WSNs are based to detect fires. Finally, to assess the impact of wind on temperature gathered, we present the different stages of the setting of a WSN for detecting a fire, including the experiences and results. Analysis of the results shows that the speed of wind and its direction have both a significant impact on temperatures collected by the WSN. It is therefore important to take in account the wind for detecting fire in time.

Problème : Dans un contexte de guerre urbaine qui relève du domaine militaire ou plutôt dans un contexte de surveillance et/ou de sécurité, il importe d'avoir les meilleures informations possibles avant de prendre et d'appliquer une décision sur la procédure d'intervention. En ayant des capteurs hétérogènes à faibles coûts, on est en mesure d'apporter davantage de renseignements sur un changement de l'environnement étudié. Par contre, le fait d'avoir des capteurs différents accentue la complexité du traitement des signaux provenant de chaque capteur. Cette complexité vient de la nature intrinsèque du capteur car on doit acquérir l'information qui nous permet, dans toutes les conditions et en tout temps, de discriminer l'objet A de l'objet B. Il faudra donc porter une attention particulière aux algorithmes choisis. En greffant au système MONNET de nouveaux capteurs, on diminuera le nombre de fausses alarmes ce qui améliorera le modèle des objets détectés. Motivation : Ce travail s'ajoute au projet MONNET en y ajoutant des capteurs sonores, de pression, binaires, etc.. pour augmenter l'efficacité de celui-ci. L'approche employée sera d'intégrer un système gérant les différents capteurs avec MONNET et d'extraire le maximum d'informations utiles pour un traitement afin de vérifier la viabilité et le rendement que peut engendrer l'ajout de ces capteurs. Ensuite, on affichera les résultants de façon graphique. Défis : L'un des défis majeur du projet est l'extraction de données pertinentes provenant des capteurs et leur traitement par des algorithmes pertinents pour perfectionner les modèles des objets dans MONNET. Prenons par exemple le cas d'un capteur sonore. Il faudra juger quel contenu fréquentiel doit être retenu pour apparier l'objet X aux fréquences Y. Applications : On peut facilement penser aux applications possibles suite à l'implantation des capteurs à chaque nœud MONNET. Premièrement, d'un point de vue militaire, on améliore l'assistance au soldat du futur en lui donnant des informations sur l'environnement où il évolue. Sur le plan civil, la surveillance/sécurité est la principale avenue d'application. Approche : La méthodologie de recherche consistera à effectuer une revue de littérature sur les systèmes comparables. La construction d'un prototype (application indépendante) sera faite pour démontrer les capacités de ces capteurs. Ensuite, le développement et l'implantation d'une architecture faite pour le système MONNET en langage C++ sera produite. Finalement, le système MONNET « rehaussé » avec les modules gérant les capteurs sera testé dans un environnement réel. / Problem : In the context of an urban military war or more commonly in the context of surveillance and/or security, it is imperative to have the best possible information before making decisions concerning intervention procedures and their application in a given situation. Affordable heterogeneous sensors will result in an increase in the information obtained concerning a change in the environment studied. However, having different sensors will accentuate the complexity of the treatment of signals originating from each sensor. This complexity arises from the intrinsic nature of the sensor since one must acquire information which will enable, in ail conditions and at ail times, a discrimination between objects A and B. Careful attention must be devoted to the choice of algorithms. The addition of new sensors to the MONNET System will reduce the number of false alarms and improve the model of the detected objects. Motivation : This research strives to further improve the MONNET project through the addition of heterogeneous sensors of the following nature: sound, pressure, binary, etc.. to increase the efficiency of MONNET. The approach will involve the integration of a System in Monnet which manages various sensors and objects and to extract the maximum amount of useful information for a treatment so as to verify the viability and results which the addition of these captors could provide. Challenges : One of the main challenges of this project is the extraction of relevant data provided by the sensors and the treatment of this data by relevant algorithms to perfect the models of the objects in MONNET. For example, in the case of a sound sensor, one must determine which frequency content must be retained to match object X with Y frequencies. Applications : There are several possible applications for the MONNET System once sensors have been implemented in each node. First, from a military point of view, the System will then improve the assistance provided to the soldier of the future by providing him with information on the environment surrounding him. From a civil point of view, surveillance/security is the main avenue of application. Approach : The research methodology consists in carrying out a literature survey on comparable Systems. The construction of a prototype (stand-alone application) will be made to demonstrate the sensors capability. Then, the development and implementation of an architecture made for the MONNET System using the C++ language will be created. Finally, the «improved » MONNET System with modules managing the sensors will be tested in a real environment.

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.