5.5.1 Méthode basée sur la distance
Dans un réseau de collecte de données avec un puits mobile, le puits ne peut pas visiter toutes les sources de données lorsque celles-ci sont placées très loin les unes des autres [GZD09 ; Som+06], dans une zone blanche étendue. Le collecteur mobile (terrestre ou aérien) n’a pas suffisamment d’énergie pour parcourir de très longues distances (milliers de kilomètres) et il se déplace suivant une trajectoire définie qui ne passe que par un nombre limité de sources.
Cependant, pour acheminer le trafic des sources non visitées par le collec-teur mobile, des relais sont utilisés pour leur permettre d’envoyer leurs données à noeuds qui sont dans la trajectoire du collecteur. Ces noeuds jouent le rôle de points de collecte dans le réseau et il existe différentes méthodes qui sont utilisées dans le choix de point de collecte par une source. Dans [Som+06], chaque source de données calcule le point de collecte le plus proche d’elle en utilisant le moins possible de sauts en relais en comparant l’énergie dépensée pour atteindre les dif-férents sous-puits [WJW10].
Le principe de cette méthode est illustré à la figure 5.9. Le mobile qui se déplace, le long de sa trajectoire, transmet, à des intervalles de temps réguliers, un beacon. Le beacon permet une organisation hiérarchisée de la topologie du réseau. Toutes les sources qui reçoivent le beacon directement du puits mobile constituent plus tard des clusterheads tandis qu’ils retransmettent le beacon aux autres sources éloignées afin qu’elles deviennent les membres des différents clusters. Le beacon contient l’identité du noeud re-transmetteur, le nombre de fois qu’il a été relayé et l’identité du clusterhead. Sur la base de ces informations, les sources de don-nées choisissent le clusterhead le plus proche d’elles et lui envoient leurs dondon-nées. La communication au sein d’un cluster se fait par multi-sauts si nécessaire, entre les sources et le clusterhead. Donc un chemin comprend l’ensemble des sauts né-cessaires pour une source pour atteindre le clusterhead et le plus court chemin est celui qui compte moins de sauts. La recherche du plus court chemin revient à exécuter l’algorithme de Djikstra entre la source et le point de collecte ainsi choisi [GZD11]. Nous convenons d’appeler cette méthode, la méthode MBSD (Mé-thode Basée Sur la Distance).
Si les noeuds A, B, C reçoivent le beacon du puits mobile, ils sont systémati-quement désignés comme clusterheads et les noeuds 1, 2, 3, 4, 5 sont repartis entre les clusters. Le cluster A et C comprennent deux noeuds chacun alors que le cluster
B comprend 4 noeuds. Le noeud 4 est d’abord membre de B puis il change pour devenir membre de C lorsque le noeud C devient clusterhead. Ensuite, si le puits mobile arrive dans la portée du noeud 5 et que celui-ci reçoit directement de lui le beacon, alors il cesse d’être membre du cluster C et il se voit lui-même attribué le rôle de clusterhead.
Figure 5.9 –Principe de formation des clusters.
Même si cette méthode est simple d’utilisation, elle a l’inconvénient de ne pas répartir efficacement le trafic entre les points de collecte [GZD09]. Elle est aussi sensible au moindre changement dans la trajectoire du collecteur mobile ou dans la topologie (ajout de noeuds, panne d’un noeud) du réseau.
Enfin, un autre inconvénient de cette méthode est, par exemple, le fait qu’un point de collecte ayant plus de débit peut être sous-exploité si sa position est très éloignée des sources de données et, inversement, un point de collecte avec un petit débit mais proche des sources va être saturé.
Pour remédier à ce problème et améliorer cette méthode, il faut adopter un mécanisme qui permet, par exemple, de limiter le nombre des membres dans un
5.5.2 Méthode basée sur la fenêtre de communication
Le problème de répartition de trafic est considéré dans [GZD11]. Dans ce tra-vail, l’auteur propose de limiter le nombre de sources qui se connectent à un même point de collecte. Pour cela, comme il est illustré sur la figure 5.10, la zone d’inté-rêt est partitionnée en deux zones de communication. La première est la zone de communication directe (ZCD) où tous les noeuds qui s’y trouvent peuvent commu-niquer directement avec le puits mobile. La deuxième partie est la zone de com-munication multi-sauts (ZCM) où les noeuds sont situés à plusieurs sauts du puits mobile et les données sont relayées de noeud en noeud avant d’arriver au puits mo-bile. Les noeuds dans la ZCD sont désignés comme les points de collecte ou sous-puits dans lesquels les données des capteurs situés dans la ZCM sont déposées, puis retransmises au puits mobile.
Contrairement à la méthode MBSD, les sources dans la ZCM ne se contentent pas seulement de calculer le plus proche point de collecte, leurs données sont plutôt reparties entre tous les points de collecte en fonction de leur fenêtre de communi-cation et de leur capacité. La capacité d’un point de collecte désigne le débit avec lequel celui-ci communique avec le puits mobile. Le nombre de sources qui peuvent choisir un même point de collecte est donné par la relation suivante [GZD09] :
rmi = dtti
dst − 1 (5.4)
où dsest le débit avec lequel les sources communiquent avec le point de collecte i. t est le temps mis par le puits mobile pour traverser toute la zone d’intérêt et tiest la fenêtre de communication du point de collecte i avec le puits mobile.
Néanmoins, dans ce travail [GZD11], le sous-puits est toujours limité par le volume de données qu’il peut transmettre au puits mobile. ce qui n’est pas effi-cace pour la collecte de données avec des avions de ligne, dans les zones blanches étendues où un très grand nombre de sources est déployé et le volume de données généré est énorme.
Pour améliorer cette solution, nous proposons de mettre suffisamment de ca-pacité de stockage sur les points de collecte de telle sorte qu’ils puissent empiler les données collectées tant qu’ils sont choisis comme destination et que les sources ont des données à envoyer.
Nous combinons et améliorons ces deux méthodes pour que les points de collecte soient efficacement sélectionner comme sous-puits. Notre approche est expliquée dans le paragraphe suivant.
Figure 5.10 –Répartition des capteurs en zone de communication.
5.5.3 Méthode efficace de choix de sous-puits
Nous proposons une nouvelle solution pour le choix de sous-puits appelée mé-thode MECP (Mémé-thode Efficace de Choix de sous-Puits). Une source doit connaître l’état de tous les sous-puits notamment leur débit de transmission, la taille cou-rante de leur file d’attente (pour calculer le délai de transmission), leur position et le nombre de sauts pour les atteindre. Deux règles définissent la décision pour une source de choisir un sous-puits de collecte plutôt qu’un autre. Ce sont :
1. Détermine le point de collecte qui possède le moins de latence. La latence est calculée en prenant en compte de débit et le volume de données présentes dans la file d’attente, comme au paragraphe 5.4.
Ni, {∆i= min(∆j), j = {1; 2, ..., M }} (5.5)
M est le nombre de points de collecte.
2. Détermine le chemin est constitué par le plus petit nombre de sauts h pour atteindre Ni, parmi l’ensemble des chemins possibles ?
min
n
X
i=1
hi (5.6)
Lorsque deux points de collecte ont la même latence, le plus proche en terme de nombre de sauts est choisi.