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Energy-efficient cooperative techniques for wireless body area sensor networks / Techniques de coopération éconergétiques pour le réseaux de capteurs corporels sans fil

Nguyen, Viet-Hoa 09 February 2016 (has links)
Pour réduire la consommation d'énergie due aux transmissions radio dans les réseaux de capteurs sans fil, nous proposons une nouvelle approche associant les techniques de précodage MIMO et de relais, appelé précodage distribué max-dmin (DMP). Considérant une source et un relais avec une antenne chacun, et une destination disposant de deux antennes, nous déployons un système MIMO précodé virtuel 2 × 2. Dans ce contexte, nous étudions deux techniques de relais Amplify and Forward (AF) et Decode and Forward (DF). Des comparaisons en termes de taux d'erreur et d'efficacité énergétique par rapport aux systèmes plus classiques comme les codes spatio-temporels distribués ou les combinaisons à gain maximal montrent que notre système est intéressant pour des distances de transmission moyennes (à partir de 16 mètres). Toujours dans l'objectif de maximiser l'efficacité énergétique, nous proposons une allocation de puissance sur les nœuds source et relais. Pour cela, nous dérivons analytiquement les performances du système précodage distribué max-dmin selon le mode AF et DF. Enfin,pour améliorer les performances des systèmes avec décodage au relais (DF), nous proposons un nouveau récepteur (à la destination) qui tient compte des erreurs éventuelles au niveau du relais. / Among various cooperative techniques aiming to reduce power consumption for transmissions between Wireless Body Area Networks (WBAN) and base stations, we present a new approach, named distributed max-dmin precoding (DMP), combining MIMO precoding techniques and relay communications. This protocol is based on the deployment of a virtual 2 × 2 max-dmin precoding over one source, one forwarding relay, both equipped with one antenna and a destination involving 2 antennas. In this context, two kinds of relaying, amplify and forward (AF) or decode and forward (DF) protocols, are investigated. The performance evaluation in terms of Bit-Error-Rate (BER) and energy efficiency are compared with non cooperative techniques and the distributed space time block code (STBC) scheme. Our investigations show that the DMP takes the advantage in terms of energy efficiency from medium transmission distances (after 10 meters). In order to maximise the energy efficiency, we propose a power allocation over the source and the relay. Thus, we derive the performance of our system, both for AF and DF, analytically. To further increase the performance of DF cooperative schemes, we also propose to design a new decoder at the destination that takes profit from side information, namely potential errors at the relay.
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Traitement parcimonieux de signaux biologiques / Sparse processing of biological signals

Chollet, Paul 24 November 2017 (has links)
Les réseaux de capteurs corporels représentent un enjeu sociétal important en permettant des soins de meilleure qualité avec un coût réduit. Ces derniers sont utilisés pour détecter des anomalies dès leur apparition et ainsi intervenir au plus vite. Les capteurs sont soumis à de nombreuses contraintes de fiabilité, robustesse, taille et consommation. Dans cette thèse, les différentes opérations réalisées par les réseaux de capteurs corporels sont analysées. La consommation de chacune d'elles est évaluée afin de guider les axes de recherche pour améliorer l'autonomie énergétique des capteurs. Un capteur pour la détection d'arythmie sur des signaux cardiaques est proposé. Il intègre un traitement du signal via l'utilisation d'un réseau de neurone à cliques. Le système proposé est simulé et offre une exactitude de classification de 95 % pour la détection de trois types d'arythmie. Le prototypage du système via la fabrication d'un circuit mixte analogique/numérique en CMOS 65 nm montre une consommation du capteur de l'ordre de 1,4 μJ. Pour réduire encore plus l'énergie, une nouvelle méthode d'acquisition est utilisée. Une architecture de convertisseur est proposée pour l'acquisition et le traitement de signaux cardiaques. Cette dernière laisse espérer une consommation de l'ordre de 1,18 nJ pour acquérir les paramètres tout en offrant une exactitude de classification proche de 98 %. Cette étude permet d'ouvrir la voie vers la mise en place de capteurs très basse consommation pouvant durer toute une vie avec une simple pile. / Body area sensor networks gained great focused through the promiseof better quality and cheaper medical care system. They are used todetect anomalies and treat them as soon as they arise. Sensors are under heavy constraints such as reliability, sturdiness, size and power consumption. This thesis analyzes the operations perform by a body area sensor network. The different energy requirements are evaluated in order to choose the focus of the research to improve the battery life of the sensors. A sensor for arrhythmia detection is proposed. It includes some signal processing through a clique-based neural network. The system simulations allow a classification between three types of arrhythmia with 95 % accuracy. The prototype, based on a 65 nm CMOS mixed signal circuit, requires only 1.4 μJ. To further reduce energy consumption, a new sensing method is used. A converter architecture is proposed for heart beat acquisition. Simulations and estimation show a 1.18 nJ energy requirement for parameter acquisition while offering 98 % classification accuracy. This work leads the way to the development of low energy sensor with a lifetime battery life.
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Power-Aware Protocols for Wireless Sensor Networks / Conception et analyse de protocoles, pour les réseaux de capteurs sans fil, prenant en compte la consommation d'énergie

Xu, Chuan 15 December 2017 (has links)
Ce manuscrit contient d'abord l'étude d'une extension du modèle des protocoles de populations, qui représentent des réseaux de capteurs asynchrones, passivement mobiles, limités en ressources et anonymes. Pour la première fois (à notre connaissance), un modèle formel de consommation d'énergie est proposé pour les protocoles de populations. A titre d'application, nous étudions à la complexité en énergie (dans le pire des cas et en moyenne) pour le problème de collecte de données. Deux protocoles prenant en compte la consommation d'énergie sont proposés. Le premier est déterministe et le second randomisé. Pour déterminer les valeurs optimales des paramètres, nous faisons appel aux techniques d'optimisation. Nous appliquons aussi ces techniques dans un cadre différent, celui des réseaux de capteurs corporels (WBAN). Une formulation de flux est proposée pour acheminer de manière optimale les paquets de données en minimisant la pire consommation d'énergie. Une procédure de recherche à voisinage variable est développée et les résultats numériques montrent son efficacité. Enfin, nous considérons le problème d'optimisation avec des paramètres aléatoires. Précisément, nous étudions un modèle semi-défini positif sous contrainte en probabilité. Un nouvel algorithme basé sur la simulation est proposé et testé sur un problème réel de théorie du contrôle. Nous montrons que notre méthode permet de trouver une solution moins conservatrice que d'autres approches en un temps de calcul raisonnable. / In this thesis, we propose a formal energy model which allows an analytical study of energy consumption, for the first time in the context of population protocols. Population protocols model one special kind of sensor networks where anonymous and uniformly bounded memory sensors move unpredictably and communicate in pairs. To illustrate the power and the usefulness of the proposed energy model, we present formal analyses on time and energy, for the worst and the average cases, for accomplishing the fundamental task of data collection. Two power-aware population protocols, (deterministic) EB-TTFM and (randomized) lazy-TTF, are proposed and studied for two different fairness conditions, respectively. Moreover, to obtain the best parameters in lazy-TTF, we adopt optimization techniques and evaluate the resulting performance by experiments. Then, we continue the study on optimization for the power-aware data collection problem in wireless body area networks. A minmax multi-commodity netflow formulation is proposed to optimally route data packets by minimizing the worst power consumption. Then, a variable neighborhood search approach is developed and the numerical results show its efficiency. At last, a stochastic optimization model, namely the chance constrained semidefinite programs, is considered for the realistic decision making problems with random parameters. A novel simulation-based algorithm is proposed with experiments on a real control theory problem. We show that our method allows a less conservative solution, than other approaches, within reasonable time.

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