L'objectif principal de la thèse est d'étudier le problème d'inférence bayésienne dans les réseaux de capteurs distribués avec un accent particulier sur le compromis entre la précision de l'estimation et la consommation de l'énergie. Nous avons proposé des algorithmes de traitement distribué du signal avec des mesures de capteurs quantifiées. En particulier, cette thèse porte sur l'application des méthodes variationnelles pour résoudre les problèmes de suivi de cibles sous les contraintes d'énergie dans les RCSFs. Le travail a abouti à la résolution de trois problèmes en RCSFs: la quantification intelligente des données des capteurs, la gestion des clusters et l'application de l'optimisation multi-objectifs pour s'accommoder des contraintes énergétiques d'un réseau de capteurs. Les contributions de cette thèse concernent les points suivant: -Estimation des positions de cibles basée sur des mesures quantifiées utilisant des méthodes variationnelles. -Estimation de canal entre les capteurs candidats et le chef de cluster. -Un régime de quantification adaptative sous contraintes de puissance de transmission constante et variable. -Sélection de meilleurs capteurs qui peuvent participer à la collecte de données. -Agrégation sécurisée de données dans le RCSF. -Sélection de chemins de communication optimaux entre les capteurs. -Méthode d'optimisation multi-objectifs dans le RCSF. -Application de la méthode d'agrégation multicritères des données basée sur le systéme multi-agents pour la gestion de crise dans le RCSF.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00675803 |
| Date | 17 October 2011 |
| Creators | Mansouri, Majdi |
| Publisher | Université de Technologie de Troyes |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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