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
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015TROY0009 |
| Date | 19 March 2015 |
| Creators | Lv, Xiaowei |
| Contributors | Troyes, Snoussi, Hichem, Mourad-Chehade, Farah |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0086 seconds