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Réseaux sans fil auto-adaptatifs: efficacité énergétique et réutilisation spatiale

La nécessité de maximiser la durée de vie du réseau sans fil dans les réseaux ad hoc et en particulier dans les réseaux de capteurs sans fil nécessite l'utilisation d'algorithmes d'efficacité énergétique. Motivée par le fait qu'un noeud consomme le moins d'énergie lorsqu'il est en veille, nous réalisons l'efficacité énergétique vi des algorithmes d'ordonnancement des activités des noeuds. Les noeuds reçoivent des slots temporels durant lesquels ils peuvent transmettre et ils peuvent éteindre leur radio quand ils ne sont ni en train de transmettre, ni en train de recevoir. Par rapport au TDMA classique, l'utilisation de la bande passante est optimisée: deux noeuds interférents ne partagent pas les mêmes slots. Dans notre travail sur l'ordonnancement, deux cas sont étudiés. Tout d'abord, lorsque les nœuds nécessitent le même temps d'accès au canal, nous utilisons le coloriage des nœuds. Deuxièmement, lorsque les nœuds requièrent des débits hétérogènes, nous utilisons une allocation de slots " traffic aware ". Contrairement à la majorité des travaux antérieurs, nous généralisons la définition du coloriage des noeuds et les problèmes d'attribution des slots. En effet, nous considérons que la distance maximale entre deux nœuds interférents est un paramètre de ces problèmes. Nous prouvons qu'ils sont NP-complets, ce qui rend inévitable l'utilisation des heuristiques dans la pratique. Une directive centrale de cette thèse est de concevoir des solutions auto-adaptatives. Cette adaptabilité concerne de nombreux aspects tels que la mission confiée par l'application, l'hétérogénéité des demandes de trafic de nœuds, la densité du réseau, de la régularité de la topologie du réseau, et la non fiabilité des liens sans fil.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00808651
Date14 February 2013
CreatorsAmdouni, Ichrak
PublisherUniversité Pierre et Marie Curie - Paris VI
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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