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Techniques d'amélioration du routage et de la formation des clusters multi-sauts dans les réseaux de capteurs sans fil

Cette thèse a pour objectif de développer des techniques permettant d'améliorer l'efficacité énergétique des réseaux de capteurs destinés à la surveillance d'une chaîne de froid. La première approche développée dans cette thèse concerne la phase de transport des produits alimentaires. Les protocoles proposés VBS, WaS et eVBS s'adressent à la problématique posée par l'absence de station de base permanente au sein du petit réseau déployé dans un camion où les nœuds sont en visibilité directe. Ces méthodes ont le triple avantage de présenter un faible overhead, d'accroître l'ergonomie de l'application et l'intérêt économique du réseau. Dans l'état de l'art, il n'existe pas de déploiement de très grands réseaux de capteurs sans fil destinés à la surveillance d'une chaîne de froid. Le cœur de cette thèse se positionne ainsi autour de la problématique du passage à l'échelle, en proposant plusieurs approches permettant d'améliorer l'efficacité énergétique du réseau. Ainsi des optimisations du routage et des techniques de formation de clusters multi-sauts sont proposées grâce à quelques idées originales d'utilisation de l'indicateur de la qualité de lien. Le protocole L2RP de routage par répartition de charge, le mécanisme SNCR de réduction des clusters singletons ainsi que le protocole LQI-DCP d'optimisation du positionnement des chefs de clusters sont des contributions de cette thèse exploitant le LQI afin d'accroître l'efficacité énergétique du réseau. De plus, nous avons montré que l'heuristique MaxMin de formation de clusters multi-sauts n'est pas compatible avec la topologie de déploiement en grille qui est la plus fréquente dans les architectures de réseaux de capteurs.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00594733
Date10 September 2010
CreatorsDiallo, Cherif
PublisherInstitut National des Télécommunications
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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