L'Internet des objets (IoT) devrait interconnecter plus de 50 milliards d’objet d'ici à 2020. Avec l'IoT, une variété d’objets de différentes industries seront interconnectés à travers Internet. Avec un accent sur la gestion et le stockage des ressources énergétique et l'eau. L'IoT permet d’enrichir les services fournis par les distributeurs d’énergie à travers les smart-grid au-delà de la distribution, de l'automatisation et du contrôle. Les systèmes de gestion pour la domotique et les bâtiments intelligents aideront les consommateurs à surveiller et à ajuster leur consommation. Les compteurs intelligents fournissent ainsi un ensemble d’information permettant aux fournisseurs d’énergie de mettre en place des services plus intelligents pour l'ensemble de la chaîne de production d'énergie. L'objectif principal de ce projet de recherche doctorale est de développer des modules de communication très basse consommation. La consommation énergétique étant la plus grande contrainte pour les applications de compteurs intelligents. Les objets connectés alimentés par batterie tels que les capteurs et compteurs de gaz et d'eau sont concernés directement par la consommation en énergie de leur module de communication. Aujourd'hui, la plupart des solutions sans fil embarquées conçues pour capteurs alimentés ne sont pas compatible avec la pile protocolaire IPv6 afin d’économiser la consommation énergétique. Élaborer des technologies sans fil de l'IoT pour atteindre les objectifs de consommation d'énergie va démocratiser l’utilisation de ces technologies et aider les solutions de l’IoT à trouver leur place sur le marché. Ce doctorat débutera par: 1) Un état de l'art permettant d'examiner les solutions actuelles développées pour les réseaux de capteurs et des protocoles conçus pour les appareils alimentés par batterie. 2) Dans un deuxième temps en examinant les solutions Itron pour IPv6 réseau maillé. 3) La troisième phase sera la proposition et la conception d'une solution à faible consommation pour les modules sans fil et l'internet des objets. 4) Et enfin l’expérimentation et la validation des solutions proposées sur des plateformes d’expérimentations / The Internet of Things (IoT) is expected to grow to 50 billion connected devices by 2020. Within the IoT, devices across a variety of industries will be interconnected through the Internet and peer-to-peer connections as well as closed networks like those used in the smart grid infrastructure. With the global focus on energy and water management and conservation, the IoT will extend the connected benefits of the smart grid beyond the distribution, automation and monitoring being done by utility providers. Management systems for in-home and in-building use will help consumers monitor their own usage and adjust behaviors. These systems will eventually regulate automatically by operating during off-peak energy hours and connect to sensors to monitor occupancy, lighting conditions, and more. But it all starts with a smarter and more connected grid. Smart metering provides a base around which utilities can build up smarter advanced services for the whole chain of energy generation, transmission and distribution. The main objective of this doctoral research project is to come up with the IoT communication modules with very low consumption characteristics. The energy consumption is the most challenging issue for smart home and smart metering applications. The battery powered devices such as sensors and gas and water meters are concerned directly with the consumption of their communication module. Today most of the embedded wireless solutions designed for sensors and battery powered devices do not embed IPv6 stack in the communication module to have a basic hardware with low consumption. Elaborating IoT wireless technologies to achieve the tough energy consumption objectives imposed to them will boost up the spread of these technologies and help IoT to find its place in the market fast. This PhD program will start with: First) a state of the art and reviewing the current solutions developed for sensor networks and protocols designed for battery powered devices. Second) it continues by reviewing Itron solutions for IPv6 meshed network. Third) Design of a low consumption solution for IoT wireless modules and) finally test and experimentation on platform

Les Réseaux de capteurs sans fil (WSN) sont une technologie émergente avec des applications potentielles dans divers domaines de la vie quotidienne, tels que la surveillance structurelle et environnementale, la médecine, la surveillance militaire, les explorations robotisées, etc. Les nœuds de capteurs doivent fonctionner pendant une longue période avec des batteries capacité limitée, par conséquent le facteur plus important dans les WSN est la consommation d'énergie. Dans cette thèse, nous proposons des techniques d'optimisation algorithmiques dynamiques, et adaptative pour la réduction de l'énergie. Tout d'abord, un modèle énergétique précis est présenté. Ce modèle repose sur des mesures réelles de courant consommé pour différents scénarios qui peuvent se produire lors de la communication entre les nœud. Il en est conclu que la couche MAC joue un rôle essentiel dans la réduction de l'énergie consommée. Ensuite, un protocole MAC dynamique est présenté. Il adapte de manière dynamique l’intervalle de réveil des nœuds de capteurs à partir d’une estimation du trafic. L’algorithme adaptatif modélisé de façon heuristique pour comprendre le comportement de convergence des paramètres algorithmiques. Le protocole est appliqué sur des réseaux de capteurs corporels et il surclasse les autres protocoles MAC en termes de latence ainsi que de consommation d'énergie ce qui permet donc d'augmenter la durée de vie de trois à six fois. Enfin, une technique basée sur l’optimisation adaptative de la puissance d'émission radio est appliquée sur des canaux variant dans le temps. La puissance de sortie est réglée dynamiquement au meilleur niveau de puissance selon l’état du canal, ce qui diminue la consommation d’un facteur deux. / Wireless Sensor Networks (WSN) are a fast emerging technology with potential applications in various domains of daily-life, such as structural and environmental monitoring, medicine, military surveillance, robotic explorations etc. WSN devices are required to operate for a long time with limited battery capacity, therefore, the most important constraint in WSN is energy consumption. In this thesis, we propose algorithmic-level dynamic and adaptive optimization techniques for energy reduction in WSN. First, an accurate energy model is presented. This model relies on real-time power measurements of various scenarios that can occur during communication between sensor nodes. It is concluded that MAC layer plays a pivotal role for energy reduction. Then, a traffic-aware dynamic MAC protocol is presented which dynamically adapts the wake-up schedule of sensor nodes through traffic estimation. An adaptive algorithm is designed for this purpose that is heuristically modeled to understand the convergence behavior of algorithmic parameters. The proposed protocol is applied to body area networks and it outperforms other low-power MAC protocols in terms of latency as well as energy consumption and consequently increases the lifetime from three to six times. Finally, an SNR-based adaptive transmit power optimization technique is applied under time-varying channels. The output power is dynamically tuned to best power level under slow varying channel, which results in an average gain by two times.

De plus en plus d'objets électroniques nomades incorporent à la fois des capacités de traitement, de contrôle et un ou plusieurs émetteur-récepteur radios. Les objets, lorsqu'ils communiquent entre eux, forment des réseaux de capteurs sans l (WSN). Leur point commun est qu'ils doivent fonctionner aussi longtemps que possible sans avoir à remplacer ou recharger les batteries. Par conséquent, la consommation d'énergie est la principale contrainte à prendre en considération dans l'élaboration de ces articles. Les recherches sur l'optimisation de l'énergie sont nombreuses, et sont appliquées à tous les niveaux de la conception. Dans cette thèse, nous proposons des techniques d'optimisation au niveau algorithmique visant une réduction de l'énergie consommée. Dans ce contexte, tout d'abord, nous avons proposé un modèle énergétique hybride pragmatique et précis pour les WSN. Ce modèle prend en compte les différents scénarios qui se produisent pendant la communication et évalue leur consommation d'énergie en distinguant composantes logicielles et matérielles. Le modèle présenté est une combinaison d'approche analytique et de mesures en temps réel. La validation du modèle montre que l'erreur relative est de 1 à 8 pour cent. Dans la deuxième partie de la thèse nous nous sommes concentrés sur le contrôle d'accès au medium (MAC). La couche MAC joue un rôle essentiel dans la gestion de l'énergie dans les réseaux de capteurs, car l'activité de l'émetteur-récepteur radio (composante la plus gourmande en énergie) est contrôlée par la couche MAC. Par ailleurs, l'état d'écoute " idle " se trouve être l'état dans lequel s'opère un gaspillage énorme d'énergie dans la plupart des protocoles MAC. À ce sujet, nous proposons un nouveau protocole MAC dynamique (TAD-MAC) efficace en énergie avec une connaissance à priori du trafic courant. Le protocole repose sur l'adaptation dynamique des intervalles de réveil basée sur une estimation du trafic. Une approche heuristique est utilisée pour modéliser le système en caractérisant chacun des paramètres de l'algorithme adaptatif. Une analyse détaillée de la convergence et des métriques de performance pour atteindre un état d'équilibre est présentée et évaluée. En outre, TAD-MAC est appliqué dans le contexte des réseaux corporels de capteurs sans fil pour des taux de trafics fixes et variables. TAD-MAC surpasse les autres protocoles MAC à faible consommation énergétique en termes de latence ainsi que de consommation d'énergie et donc permet d'augmenter la durée de vie de trois à six fois. Dans la dernière partie de la thèse une technique adaptative d'optimisation de la puissance d'émission est appliquée avec une variation dynamique des canaux de transmission afi n de réduire l'énergie par bit transmis avec succès au niveau de la couche physique. La puissance d'émission est réglée de manière adaptative sur un critère de type " link-to-link" . Chaque nœud adapte localement sa puissance en fonction des variations du rapport signal-sur-bruit (SNR) (pour tous les nœuds voisins). Différents profils d'émetteurs-récepteurs radio sont utilisés pour montrer le gain par rapport à l'utilisation d'une puissance d'émission fixe. Il se trouve que par l'adaptation dynamique de la puissance d'émission, la consommation d'énergie peut être réduite d'un facteur 2.