Les réseaux de capteurs communicants sont fortement contraints en ressources : calcul, mémoire et énergie. Dans ce contexte, une attention particulière doit être portée lors de la conception des application, des protocoles de communication et du système d'exploitation qui vont être exécutés sur les plateformes. Le but de cette thèse a été d'adapter les modèles de logiciels utilisés classiquement pour la programmation d'applications au domaine des réseaux de capteurs et de proposer des méthodes et outils permettant de construire une version adaptée du logiciel devant s'exécuter sur les cibles à partir d'un modèle de l'application. Une des composantes qui consomment le plus d'énergie d'un micro-capteur c'est son interface radio. Le comportement d'une couche MAC peut être exprimé comme un automate temporisé avec des états fixes (qui correspondent a des états spécifiques du dispositif physique) ou des états libres (dont le choix de mappage est laissé au choix du programmeur). Le comportement d'un périphérique radio peut lui-même être exprimé comme un automate temporisé composé d' états transitoires (avec durée fixe de l'état) et non transitoires (avec une durée illimitée mais avec une contrainte de temps minimal à passer dans l'état). Le problème de mapper un état software libre de durée fixe sur un chemin dans l'automate du dispositif physique en minimisant l'énergie est prouvé NP-complète. Une heuristique permettant de mapper les états libres d'un automate correspondant à un protocole software sur des états ou chemins entre les états d'un dispositif physique est proposée. L'approche amène à des gains théoriques de 60% pour B-MAC- une couche MAC classique. Pour les 2 catégories de système d'exploitation dédiés à ce type d'applications (modèle à événements et modèle à threads), des squelettes de code sont générés. Adapté a Mantis OS, le squelette de code pour B-MAC confirme en simulation sur la plateforme Worldsens les gains théoriques. Des simulations sur la plateforme réelle Senslab ont prouvé que l'optimisation en terme d'energie ne modifie pas les performances fonctionnelles du protocole. / Wireless Sensor Networks are are highly constrained in resources: computation, memory and energy. In this context, particular attention must be paid when designing applications, communication protocols and operating systems that will run on the sensor nodes. The purpose of this thesis was to adapt the software models conventionally used for programming applications to the field of sensor networks and to propose methods and tools to build a customized version of the software to run on the sensor nodes from a model of the application.One of the components of a micro-sensor that consumes the most energy is its radio interface. The behavior of a MAC layer protocol can be expressed as a timed automaton with fixed states (which correspond to specific states of the physical device) or free states ( the choice for their mapping is left to the programmer). The behavior of a radio device itself can be expressed as an automaton consisting of transitional (with fixed duration) and non-transitional states (with unlimited duration but with a minimum time duration constraint). The problem of mapping a free state of the software of fixed duration on a path of the physical device by minimizing the energy consumed is proven to be NP-complete. A heuristic to map the free states of an automaton corresponding to a software protocol to states or paths between the states of a physical device is proposed. The approach leads to theoretical gains of 60% for the mapping of B-MAC, a MAC layer protocol. For two categories of operating systems dedicated to Wireless Sensor Networks (event model and multi-threaded), code skeletons are generated. The simulations under the Worldsens platform of the multi-threaded code skeleton generated for B-MAC and adapted to Mantis OS confirmed the theoretical gains. Experiments on the real platform SensLab have shown that the optimization in terms of energy does not change the functional performance of the protocol.

Les travaux menés dans cette thèse visent à améliorer la précision du GPS en s'inspirant du mode différentiel (DGPS, Differential GPS). Mais à l'inverse de la solution RTK (RTK, Real-Time Kinematic) qui utilise une grande station de base et qui est difficile à installer et surtout très onéreuse, la solution originale proposée dans cette thèse (LCD-GPS, Low Cost Differential GPS, Local Cooperative DGPS) est basée sur l'utilisation d'un Réseau de Capteurs Sans Fil (RCSF) équipés de récepteurs standarts à faible coût. Ces travaux incluent l'utilisation d'une carte numérique (Map matching), la différence simple, la différence intelligente le filtrage la correction globale ...Afin d'évaluer cette solution, une plateforme matérielle et logiciel a été développée, elle consiste en un réseau de capteurs appelés LiveNodes (LIMOS Versatile Embedded Node). La partie logicielle est composée notamment d'un système d'exploitation embarqué appelé LIMOS (Lighweight Multi-thtreading Operating System) et d'un protocole de communication sans fil appelé CIVIC (Communication Inter Vehicule Intelligente et Coopérative) et enfin les traitements propres à la solution LCD-GPS

Au cours de cette thèse, nous avons abordé des problématiques liées à l’optimisation de déploiement et la localisation de cible dans les réseaux de capteurs. Nous avons tout d'abord proposé un premier modèle pour l’optimisation de deux objectifs contradictoires : le nombre de capteurs déployés ainsi que la précision de la localisation. Quatre algorithmes multi-objectifs classiques ont été implémentés, et des versions hybrides ont également été proposées.Une variante du précédent problème est également étudiée, dédiée aux applications de localisation indoor. Les algorithmes proposés pour le premier problème n'ont montré qu'une efficacité relative au cours des premières expérimentations. Une nouvelle heuristique est alors développée, et les résultats ont montré de très bonnes performances sur les instances de taille réduite, ainsi que de bien meilleures performances que les autres algorithmes implémentés sur des instances de grande taille.Enfin, la notion de connectivité et de couverture est également traitée et intégrée dans un modèle linéaire de déploiement. Un algorithme Branch and Bound a été développé afin de traiter ce problème, puis des tests ont été effectués afin de le comparer aux solveurs linéaires actuels / In this thesis, a joint approach for deployment optimization and target tracking in sensor networks is developed. First, we have proposed a linear model to minimize the number of deployed sensors and maximize the accuracy of the localization. We have also implemented several multi-objective methods and proposed hybridization for some of them.We have also proposed a modification of the previous model, taking into account the indoor localization constraints. Two methods of the previous problem have been used, and a specific heuristic has been developed.Finally, two linear models taking into account coverage and connectivity have been proposed. A Branch and Bound algorithm has also been developed, considering a geometric lower bound and two properties to reduce the number of fathomed nodes

Ce manuscrit est dédié à la résolution du problème de localisation dans les réseaux de capteurs sans fil mobiles. Les méthodes développées se basent principalement sur des caractéristiques de fingerprints ainsi que sur des informations de mobilité. Les premières s'attaquent aux valeurs de RSSI entre capteurs tandis que les deuxièmes prennent en considération la mobilité des capteurs mesurée à l'aide d'accéléromètres et de gyroscopes. La combinaison des données collectées est effectuée dans le cadre de l'analyse par intervalles, ou bien du filtrage de Kalman. Les travaux proposés introduisent des modèles de mobilité d'ordres un, deux ou trois, permettant d'approximer au mieux les trajectoires des capteurs à l'aide des accélérations mesurées. Ceux-là sont couplés à l'algorithme des K plus proches voisins, d'abord dans un système centralisé. Ensuite, les modèles de mobilités sont améliorés pour prendre en compte les rotations des nœuds. Une méthode de localisation décentralisée est également proposée dans ce qui suit, s'adaptant au mécanisme fonctionnel des réseaux de capteurs de grande échelle. Enfin, ce manuscrit propose une méthode de zonage visant à déterminer les zones dans lesquelles les capteurs résident. La méthode proposée aborde le problème de zonage en utilisant à la fois la théorie des fonctions de croyance et l'analyse par intervalles / This thesis is dedicated to solve the localization problem in mobile wireless sensor networks. It works mainly with fingerprints features and inertial movements information. The former tackles the RSSIs values between sensors while the latter deals with the objets movement attitude by using accelerometer and gyroscope. The combination of both information is performed in terms of interval analysis, or Kalman filtering. The proposed work introduces three orders mobility models to approximate nodes trajectories using accelerations, combined then to the weighted K nearest neighbors algorithm in a centralized scheme. Then the mobility models are extended up to the inertial information taking into consideration the rotations of the nodes. A decentralized localization method is also proposed in the following in view of the working mechanism of large scale sensor networks. Finally, this thesis proposes a zoning localization method aiming at determining the zones in which the nodes reside. The proposed method addresses the zoning problem by using both the belief functions theory and the interval analysis

Cette thèse porte sur les problèmes de localisation et de surveillance de champ de gaz à l'aide de réseaux de capteurs sans fil. Nous nous intéressons d'abord à la géolocalisation des capteurs et au suivi de cibles. Nous proposons ainsi une approche exploitant la puissance des signaux échangés entre les capteurs et appliquant les méthodes à noyaux avec la technique de fingerprinting. Nous élaborons ensuite une méthode de suivi de cibles, en se basant sur l'approche de localisation proposée. Cette méthode permet d'améliorer la position estimée de la cible en tenant compte de ses accélérations, et cela à l'aide du filtre de Kalman. Nous proposons également un modèle semi-paramétrique estimant les distances inter-capteurs en se basant sur les puissances des signaux échangés entre ces capteurs. Ce modèle est une combinaison du modèle physique de propagation avec un terme non linéaire estimé par les méthodes à noyaux. Les données d'accélérations sont également utilisées ici avec les distances, pour localiser la cible, en s'appuyant sur un filtrage de Kalman et un filtrage particulaire. Dans un autre contexte, nous proposons une méthode pour la surveillance de la diffusion d'un gaz dans une zone d'intérêt, basée sur l'apprentissage par noyaux. Cette méthode permet de détecter la diffusion d'un gaz en utilisant des concentrations relevées régulièrement par des capteurs déployés dans la zone. Les concentrations mesurées sont ensuite traitées pour estimer les paramètres de la source de gaz, notamment sa position et la quantité du gaz libéré / This thesis focuses on the problems of localization and gas field monitoring using wireless sensor networks. First, we focus on the geolocalization of sensors and target tracking. Using the powers of the signals exchanged between sensors, we propose a localization method combining radio-location fingerprinting and kernel methods from statistical machine learning. Based on this localization method, we develop a target tracking method that enhances the estimated position of the target by combining it to acceleration information using the Kalman filter. We also provide a semi-parametric model that estimates the distances separating sensors based on the powers of the signals exchanged between them. This semi-parametric model is a combination of the well-known log-distance propagation model with a non-linear fluctuation term estimated within the framework of kernel methods. The target's position is estimated by incorporating acceleration information to the distances separating the target from the sensors, using either the Kalman filter or the particle filter. In another context, we study gas diffusions in wireless sensor networks, using also machine learning. We propose a method that allows the detection of multiple gas diffusions based on concentration measures regularly collected from the studied region. The method estimates then the parameters of the multiple gas sources, including the sources' locations and their release rates

Cette thèse apporte des solutions clés à deux problèmes omniprésents dans les réseaux de capteurs sans fil, à savoir la précision des mesures acquises dans les régions à faible couverture et la dimensionnalité sans cesse grandissante des données collectées. La première contribution de cette thèse est l’amélioration de la couverture de l'espace à surveiller par le biais de la mobilité des capteurs. Nous avons recours aux méthodes à noyaux en apprentissage statistique pour modéliser un phénomène physique tel que la diffusion d’un gaz. Nous décrivons plusieurs schémas d'optimisation pour améliorer les performances du modèle résultant. Nous proposons plusieurs scénarios de mobilité des capteurs. Ces scénarios définissent d'une part l'ensemble d'apprentissage du modèle et d'autre part le capteur mobile. La seconde contribution de cette thèse se situe dans le contexte de la réduction de la dimensionnalité des données collectées par les capteurs. En se basant sur l'analyse en composantes principales, nous proposons à cet effet des stratégies adaptées au fonctionnement des réseaux de capteurs sans fil. Nous étudions également des problèmes intrinsèques aux réseaux sans fil, dont la désynchronisation entre les nœuds et la présence de bruits de mesures et d’erreurs de communication. Des solutions adéquates avec l'approche Gossip et les mécanismes de lissage sont proposées. L'ensemble des techniques développées dans le cadre de cette thèse est validé sur un réseau de capteurs sans fil qui estime le champ de diffusion d’un gaz / This thesis investigates two major problems that are challenging the wireless sensor networks (WSN): the measurements accuracy in the regions with a low density of sensors and the growing volume of data collected by the sensors. The first contribution of this thesis is to enhance the collected measurements accuracy, and hence to strengthen the monitored space coverage by the WSN, by means of the sensors mobility strategy. To this end, we address the estimation problem in a WSN by kernel-based machine learning methods, in order to model some physical phenomenon, such as a gas diffusion. We propose several optimization schemes to increase the relevance of the model. We take advantage of the sensors mobility to introduce several mobility scenarios. Those scenarios define the training set of the model and the sensor that is selected to perform mobility based on several mobility criteria. The second contribution of this thesis addresses the dimensionality reduction of the set of collected data by the WSN. This dimensionality reduction is based on the principal component analysis techniques. For this purpose, we propose several strategies adapted to the restrictions in WSN. We also study two well-known problems in wireless networks: the non-synchronization problem between nodes of the network, and the noise in measures and communication. We propose appropriate solutions with Gossip-like algorithms and smoothing mechanisms. All the techniques developed in this thesis are validated in a WSN dedicated to the monitoring of a physical species leakage such as the diffusion of a gas

Cette thèse s’intéresse à la gestion décentralisée des données récoltées par les réseaux de capteurs dans le contexte des réseaux électriques intelligents (smart grids). Nous proposons une architecture décentralisée basée sur les systèmes multi-agents pour la gestion des données et de l’énergie dans un smart grid. En particulier, nos travaux traitent de la gestion des données des réseaux de capteurs dans le réseau de distribution d’un smart grid et ont pour objectif de lever deux verrous essentiels : (1) l'identification et la détection de défaillances et de changements nécessitant une prise de décision et la mise en œuvre des actions correspondantes ; (2) la gestion des grandes quantités de données qui seront récoltées suite à la prolifération des capteurs et des compteurs communicants. La gestion de ces informations peut faire appel à plusieurs méthodes, dont l'agrégation des paquets de données sur laquelle nous nous focalisons dans cette thèse. Nous proposons d’agréger (PriBaCC) et/ou de corréler (CoDA) le contenu de ces paquets de données de manière décentralisée. Ainsi, le traitement de ces données s'effectuera plus rapidement, ce qui aboutira à une prise de décision rapide et efficace concernant la gestion de l'énergie. La validation par simulation de nos contributions a montré que celles-ci répondent aux enjeux identifiés, notamment en réduisant le volume des données à gérer et le délai de communication des données prioritaires / This thesis focuses on the decentralized management of data collected by wireless sensor networks which are deployed in a smart grid, i.e. the evolved new generation electricity network. It proposes a decentralized architecture based on multi-agent systems for both data and energy management in the smart grid. In particular, our works deal with data management of sensor networks which are deployed in the distribution electric subsystem of a smart grid. They aim at answering two key challenges: (1) detection and identification of failure and disturbances requiring swift reporting and appropriate reactions; (2) efficient management of the growing volume of data caused by the proliferation of sensors and other sensing entities such as smart meters. The management of this data can call upon several methods, including the aggregation of data packets on which we focus in this thesis. To this end, we propose to aggregate (PriBaCC) and/or to correlate (CoDA) the contents of these data packets in a decentralized manner. Data processing will thus be done faster, consequently leading to rapid and efficient decision-making concerning energy management. The validation of our contributions by means of simulation has shown that they meet the identified challenges. It has also put forward their enhancements with respect to other existing approaches, particularly in terms of reducing data volume as well as transmission delay of high priority data

L'objectif principal de la thèse est d'étudier le problème d'inférence bayésienne dans les réseaux de capteurs distribués avec un accent particulier sur le compromis entre la précision de l'estimation et la consommation de l'énergie. Nous avons proposé des algorithmes de traitement distribué du signal avec des mesures de capteurs quantifiées. En particulier, cette thèse porte sur l'application des méthodes variationnelles pour résoudre les problèmes de suivi de cibles sous les contraintes d'énergie dans les RCSFs. Le travail a abouti à la résolution de trois problèmes en RCSFs: la quantification intelligente des données des capteurs, la gestion des clusters et l'application de l'optimisation multi-objectifs pour s'accommoder des contraintes énergétiques d'un réseau de capteurs. Les contributions de cette thèse concernent les points suivant: -Estimation des positions de cibles basée sur des mesures quantifiées utilisant des méthodes variationnelles. -Estimation de canal entre les capteurs candidats et le chef de cluster. -Un régime de quantification adaptative sous contraintes de puissance de transmission constante et variable. -Sélection de meilleurs capteurs qui peuvent participer à la collecte de données. -Agrégation sécurisée de données dans le RCSF. -Sélection de chemins de communication optimaux entre les capteurs. -Méthode d'optimisation multi-objectifs dans le RCSF. -Application de la méthode d'agrégation multicritères des données basée sur le systéme multi-agents pour la gestion de crise dans le RCSF.

L’objectif de la thèse est d’évaluer la fiabilité des réseaux de capteurs (WSN) en milieu naturel. L’évaluation prend en compte les composants physiques des nœuds de capteurs, les cellules photovoltaïques éventuelles (PV), les batteries rechargeables ou non, les protocoles de communications et d’échange de données ainsi que les éléments nécessaires pour une détection efficace, en particulier les feux de forêt. L’étude traite d’abord du fonctionnement du réseau de capteur dans la nature en prenant en compte sa consommation d’énergie et les défaillances physiques et fonctionnelles pour évaluer sa fiabilité. Puis, la fiabilité est comparée entre un réseau sans PV (WSN) et avec PV (PV-WSN) dans des conditions d’échange de données difficiles. Enfin, l’évaluation de la fiabilité des PV-WSN est effectuée dans le cadre de la détection et de la propagation des feux de forêts avec les mêmes conditions d’échange de données. Les principales hypothèses considérées sont : des distributions de capteurs aléatoires dans des réseaux avec un seul nœud « sink », des nœuds identiques, l’affaiblissement du signal radio dû aux obstacles naturels, une propagation de feu uniforme et elliptique, une végétation homogène, une perte possible de paquets de données ainsi que l’utilisation du protocole de routage « Dynamic Source Routing (DSR) ». Un simulateur a été développé pour effectuer les différentes études. Les résultats obtenus montrent l’importance des défaillances physiques pour l’évaluation de la fiabilité et pour la prolongation de la durée de vie des WSN et PV-WSN / The objective of my thesis was to evaluate the reliability of wireless sensor networks (WSN) in natural settings. My evaluation takes into account the physical components of sensor nodes, photovoltaic (PV) cells, rechargeable and non-rechargeable batteries, communication and data transmission protocols, and elements necessary for effective detection, especially for the case of forest fires. The study first deals with the functioning of a WSN in nature by taking into account its energy consumption, and physical and functional failures to assess its reliability. Reliability is then compared between a PV-free (WSN) and PV- (PV-WSN) network under complex data exchange conditions. Finally, the evaluation of the reliability of the PV-WSN is carried out in the context of the detection and propagation of forest fires under the same conditions of data exchange. The main assumptions considered are: the WSN is structured randomly with one sink per cluster and identical sensors, environmental and orientation losses affect PV-cell recharge, the radio signal may be weakened by natural obstacles, fire propagation is uniform and elliptical, vegetation is homogeneous, and there is communication loss using the Dynamic Source Routing (DSR) protocol. A simulator was developed to carry out these assessments. The results obtained show the importance of physical failures in assessing reliability and extending WSN and PV-WSN lifetime