Étude et analyse de la performance du système coopératif «MIMO-Virtuel» pour les réseaux de capteurs sans fil

FACULTÉ DES SCIENCES

Rabat

Faculté des Sciences, 4 Avenue Ibn Battouta B.P. 1014 RP, Rabat – Maroc Tel +212 (0) 37 77 18 34/35/38, Fax : +212 (0) 37 77 42 61, http://www.fsr.ac.ma

N°d’ordre : 2666

Th`

ese

Pr´esent´ee pour obtenir le grade de : Docteur en sciences

par

Said El Abdellaoui

Titre de la th`ese :

´

Etude et analyse de la performance du syst`

eme

coop´

eratif «MIMO-Virtuel» pour

les r´

eseaux de capteurs sans fil

Soutenue le 07 Septembre 2013 devant la commission d’examen

Pr´esident :

Driss ABOUTAJDINE PES `a la Facult´e des Sciences, Rabat, Maroc

Examinateurs :

Mohamed HAMRI PES `a la Facult´e des Sciences, Rabat, Maroc

My Driss RAHMANI PES `a la Facult´e des Sciences, Rabat, Maroc

Youssef FAKHRI PH `a la Facult´e des Sciences, Kenitra, Maroc

M’hamed BAKRIM PES `a laFacult´e des Sciences et Techniques, Marrakech, Maroc

Samir SAOUDI PES au TELECOM-Bretagne, Brest, France

Travaux pr´epar´es au laboratoire : LRIT-CNRST (URAC-29) de la Facult´e des Sciences de Rabat.

Le travail de cette th`ese a ´et´e r´ealis´e au sein du Laboratoire de Recherche en Infor-matique et T´el´ecommunications (LRIT) de la Facult´e des Sciences de Rabat - Universit´e Mohammed V-Agdal, Maroc, sous la direction de Monsieur Driss ABOUTAJDINE, Professeur `a la Facult´e des Sciences de Rabat, responsable du LRIT et Directeur du Centre National pour la Recherche Scientifique et Technique (CNRST) et le co-encadrement de Monsieur Youssef FAKHRI, Professeur `a l’universit´e Ibn Tofail, Facult´e des Sciences K´enitra .

Cette th`ese a abouti grˆace `a des personnes que je tiens `a remercier du profond du cœur.

Je commence par pr´esenter ma plus vive gratitude `a mon Directeur de th`ese M. Driss ABOUTAJDINE. Ses exp´eriences, sa p´edagogie et sa patience m’ont certes permis de mener `a bien mes travaux de recherche, mais ´egalement de m’´epanouir professionnelle-ment. J’exprime ici ma profonde gratitude `a son ´egard et l’estime respectueuse que je lui porte.

Je tiens `a exprimer tous mes sinc`eres remerciements `a mon co-encadrant, M. Youssef FAKHRI, pour ces ann´ees de soutien, pour ses pr´ecieux conseils, et pour sa mani`ere tr`es simple de toujours trouver les mots d’encouragement qui ne manquaient pas d’augmenter ma motivation.

Mes remerciements vont `a M. Samir SAOUDI, Professeur `a T´el´ecom Bretagne de Brest, pour son accueil chaleureux pour un stage de recherche au sein du Lab-STICC, et pour avoir accept´e le rˆole de rapporteur et membre du jury. Sa gentillesse, ses encouragements et ses conseils m’ont permis de mener ce travail `a son terme. Qu’il trouve ici un t´emoi-gnage sinc`ere de ma profonde reconnaissance.

Je voudrais remercier M. Mohamed HAMRI, Professeur `a l’universit´e Mohammed V-Agdal, Facult´e des Sciences Rabat d’avoir accept´e d’ˆetre le rapporteur de ma th`ese et pour le soin avec lequel il a lu ce manuscrit, ainsi que la qualit´e de ses critiques.

Ma gratitude va ´egalement `a M. M’hamed BAKRIM, Professeur `a la Facult´e des Sciences et Techniques `a Marrakech et M. My Driss RAHMANI, Professeur `a la Fa-cult´e des Sciences `a Rabat pour avoir accept´e d’ˆetre examinateurs et pour l’int´erˆet qu’ils ont port´e `a mon travail et leurs remarques pertinentes et enrichissantes.

Je tiens ´egalement `a remercier infiniment M. M´erouane DEBBAH, Professeur `a Sup´elec de Paris pour avoir accept´e de m’accueillir deux ann´ees successives au sein Alcatel-Lucent Chair on Flexible Radio. Un ´enorme remerciement pour la qualit´e de sa collaboration, ses nombreux conseils, son aide constante `a tous les niveaux. Je le remercie pour sa

disponibi-lit´e et sa patience. L’int´erˆet qu’il a eu pour ce travail, m’a permis de ne pas m’´egarer dans des probl`emes flous et de garder toujours en vue l’essentiel. En donnant de son temps et en ´etant toujours prˆet `a partager son exp´erience et ses connaissances, il m’a ´et´e d’une aide pr´ecieux.

Au cours de ces derni`eres ann´ees, j’ai eu l’occasion de rencontrer des personnes toutes aussi int´eressantes les unes que les autres. A leur fa¸con, ils ont tous contribu´e `a mon apprentissage. Bien que je sois reconnaissant envers chacune de ces personnes, certaines d’entre elles m´eritent un merci tout particulier. Je tiens `a remercier tous mes coll`egues du laboratoire LRIT `a la facult´e des sciences de Rabat. Je remercie ´egalement les docto-rants, permanents ainsi que les diff´erents stagiaires que j’ai crois´es pendant mes diff´erents stages en France (Paris et Brest). Une pens´ee amicale tr`es chaleureuse `a mes amis qui m’ont toujours encourag´e et soutenu. Je remercie particuli`erement : Fadoua, Maryam, Nawal, Othmane et Fai¸cal. Je termine par les personnes que je ne saurais jamais remer-cier assez. Milles merci `a mes chers parents. Merci `a mes deux petits fr`eres : Hatim et Mohamed-yassine. Merci `a ma petite sœur : Chaˆımae.

Liste des notations et abr´eviations vii

Liste des figures xiv

Liste des tableaux xvi

Liste des algorithmes xvii

R´esum´e xix

Chapitre 1 : Introduction g´en´erale . . . 1

1.1 Objectif de la th`ese . . . 2

1.2 Principales contributions de la th`ese . . . 2

1.3 Organisation de la th`ese . . . 3

Chapitre 2 : R´eseaux de capteurs sans fil : Description g´en´erale . . . 5

2.1 R´eseaux de capteurs sans fil . . . 5

2.1.1 Description d’un Capteur . . . 6

2.1.1.1 D´efinition . . . 6

2.1.1.2 Propri´et´es . . . 6

2.1.1.3 Caract´eristiques . . . 7

2.1.1.4 Contraintes . . . 8

2.1.1.5 Types de batterie . . . 9

2.1.2 Description d’un r´eseau de capteurs sans fil . . . 11

2.1.2.1 D´efinition . . . 11

2.1.2.2 Propri´et´es . . . 12

2.1.2.3 Domaine d’application . . . 13

2.2 Communication coop´erative . . . 16

2.2.1 Architectures de relayage . . . 17

2.2.1.1 Coop´eration via un simple relais . . . 17

2.2.1.2 Coop´eration via une communication directe . . . 17

2.2.1.4 Coop´eration via des multi-Branches . . . 18

2.2.1.5 Coop´eration via clustring . . . 18

2.2.2 Diff´erents niveaux de coop´eration . . . 19

2.2.2.1 Couche physique . . . 19 2.2.2.2 Couche MAC . . . 19 2.2.2.3 Couche r´eseau . . . 20 2.2.3 Canal `a relais . . . 21 2.2.3.1 Introduction . . . 21 2.2.3.2 Techniques de coop´eration . . . 22

2.2.3.3 Maximal Ratio Combining . . . 24

2.2.3.4 Types des canaux . . . 25

2.2.3.5 M´ethodes d’acc`es au canal . . . 26

2.3 Conclusion . . . 29

Chapitre 3 : ´Evaluation analytique du syst`eme MIMO-Coop´eratif . . . . 31

3.1 Introduction . . . 31

3.2 Mod`ele du canal MIMO `a ´evanouissement . . . 32

3.2.1 Canal MIMO . . . 32

3.2.2 Technique de diversit´e . . . 34

3.2.3 Outils de la th´eorie d’information . . . 35

3.2.3.1 Capacit´e d’un canal MIMO via la d´ecomposition en va-leurs singuli`eres . . . 36

3.2.3.2 Capacit´e d’un canal MIMO ergodique . . . 38

3.2.4 Compromis Gain Diversit´e-Multiplexage . . . 39

3.3 Evaluation des performances d’un syst`eme MIMO-Coop´eratif . . . 41´

3.3.1 Architecture . . . 42

3.3.2 Description du mod`ele . . . 43

3.3.2.1 Mod`ele . . . 43

3.3.2.2 S´election des relais coop´ereront . . . 43

3.3.2.3 Sc´enario de construction . . . 45

3.4 Analyse de la consommation ´energ´etique pour les WSNs . . . 48

3.4.1 Mod`ele ´energ´etique . . . 48

3.4.2 Consommation ´energ´etique (SISO et MIMO) . . . 49

3.4.2.1 Syst`eme non-coop´eratif . . . 49

3.4.2.2 Syst`eme coop´eratif . . . 51

3.4.3 Etude de l’efficacit´e ´energ´etique´ . . . 53

3.4.3.1 SISO Non-Coop´eratif vs MISO-Coop´eratif . . . 54

3.4.3.2 SIMO-Coop´eratif vs MISO-Coop´eratif vs MIMO-Coop´eratif 55 3.4.3.3 MISO-Coop´eratif vs SISO-Coop´eratif et Non-Coop´eratif . 56 3.4.3.4 MIMO-Coop´eratif vs MIMO-Coop´eratif Multi-saut . . . . 57

3.4.3.5 Discussions des r´esultats . . . 58

Chapitre 4 : Maximisation de la dur´ee de vie des WSNs traditionnels . 63

4.1 Introduction . . . 64

4.2 Dur´ee de vie du r´eseau de capteurs sans fil . . . 64

4.2.1 Dur´ee de vie du r´eseau bas´ee sur le nombre de nœuds vivants . . . 64

4.2.1.1 Temps avant expiration de la batterie du premier capteur 65 4.2.1.2 Temps avant expiration de la batterie du dernier capteur 65 4.2.1.3 Temps avant expiration des batteries d’une certaine por-tion des capteurs . . . 65

4.2.1.4 Avantages et inconv´enients . . . 65

4.2.2 Dur´ee de vie du r´eseau bas´ee sur la couverture du capteur . . . . 66

4.2.3 Dur´ee de vie du r´eseau bas´ee sur la qualit´e de service exig´ee . . . . 66

4.2.3.1 D´efinition de la qualit´e de service d’un syst`eme . . . 66

4.2.3.2 Avantages et inconv´enients . . . 67

4.2.4 Relation entre la dur´ee de vie et la qualit´e de service . . . 67

4.2.4.1 Rapport signale `a bruit moyen SNR . . . 67

4.2.4.2 Probabilit´e d’erreur moyenne par symbole SEP . . . 67

4.2.4.3 Probabilit´e de coupure Pout . . . 68

4.3 Maximisation de la dur´ee de vie des r´eseaux de capteurs coop´eratifs . . . . 68

4.4 Augmentation de la dur´ee de vie du r´eseau sous la contrainte du SNR . . 68

4.4.1 Mod`ele du syst`eme g´en´eral . . . 69

4.4.2 Allocation de la puissance optimale . . . 70

4.4.2.1 Canaux orthogonaux . . . 70

4.4.2.2 Canaux Non-Orthogonaux avec CSI . . . 75

4.4.2.3 Canaux non-orthogonaux sans CSI . . . 79

4.5 Augmentation de la dur´ee de vie du r´eseau sous la contrainte du SEP . . . 81

4.5.1 Mod`ele du syst`eme g´en´eral . . . 81

4.5.2 Allocation de la puissance optimale . . . 82

4.5.2.1 MIMO virtuel avec des uniques relais `a chaque branche . 82 4.5.2.2 Branche simple avec multi-relais . . . 89

4.5.2.3 MIMO virtuel avec des multi-relais `a chaque branche . . 92

4.6 Simulations et Discussions . . . 95

4.6.1 Evaluation de la m´ethode propos´ee sous la contrainte du SNR . . . 95´

4.6.1.1 Evaluation de la m´ethode propos´ee dans le cas des canaux´ orthogonaux . . . 96

4.6.1.2 Evaluation de la m´ethode propos´ee dans le cas des canaux´ Non-orthogonaux avec CSI . . . 96

4.6.1.3 Evaluation de la m´ethode propos´ee dans le cas des canaux´ Non-orthogonaux sans CSI . . . 97

4.6.2 Evaluation de la m´ethode propos´ee sous la contrainte de SEP . . . 99´

4.6.2.1 MIMO Virtuel avec un seul relais . . . 99

4.6.2.2 MIMO Virtuel avec plusieurs relais . . . 101

Chapitre 5 : Maximisation de la dur´ee de vie des WSNs avec des nœuds

rechargeables . . . 103

5.1 Introduction . . . 103

5.2 Allocation optimale de la puissance de transmission dans les WSNs rechar-geables . . . 104

5.2.1 D´efinitions . . . 105

5.2.2 Allocation de la puissance optimale sous la contrainte du SEP . . . 107

5.2.2.1 MIMO virtuel avec des relais uniques `a chaque branche . 107 5.2.3 Allocation de la puissance optimale sous la contrainte du SNR . . . 110

5.2.3.1 Formulation du probl`eme . . . 111

5.3 Simulations et discutions . . . 115

5.3.1 R´ecup´eration de l’´energie dans MIMO-Virtuel sous la contrainte du SEP . . . 115

5.3.2 R´ecup´eration de l’´energie dans MIMO-Virtuel sous la contrainte du SNR . . . 117

5.4 Conclusion . . . 118

Chapitre 6 : Conclusion g´en´erale et perspectives . . . 119

Annexe A : Annexe A . . . 121

Annexe B : Annexe B . . . 123

Annexe C : Annexe C . . . 125

AF Amplify-and-Forward . . . 81

AODV Ad-hoc On-Demand Distance Vector . . . 20

AWGN Additive white Gaussian Noise . . . 36

BF Block-Fading . . . .33

CDMA Code Division Multiple Access . . . 27

CF Centre de Fusion . . . 22

CSI Channel State Information . . . 70

DF Decode-and-Forward . . . 22

CF Compress-and-Forward . . . 22

FDMA Frequency Division Multiple Access . . . 27

FF Fast-Fading . . . 33

FR R´egion de Faisabilit´e. . . 114

GDM Gain Diversit´e-Multiplexage . . . 40

GPS Global Positioning System . . . 7

IES Interference Entre Symboles . . . 32

KKT Karush Kuhn Tucker . . . 109

LMI Linear Matrix Inequalities . . . 81

LMMSE lin´eaire d’erreur quadratique moyenne minimale . . . 70

MAC Medium Access Control . . . 19

MIMO Multi Input Multi Output . . . 15

MISO Multi Input Single Output . . . 16

MQAM M-Quadrature Amplitude Modulation . . . 99

MRC Maximum Ratio Combining . . . 24

STTC Space Time Trellis Code . . . 34

MTTP Puissance Totale Minimal de Transmission . . . 95

OPANR Optimal Power allocation for batteries Non Rechargeables . . . 115

OPAR Optimal Power allocation for batteries Rechargeables . . . 115

PAR Peak-to-Avrage Ratio . . . 50

PDF Probability Density Function . . . 121

PID Puissances Identiquement Distribu´ees . . . 95

QdS Qualit´e de Service . . . 67

QPSK Quadrature Phase Shift Keying . . . .99

QSRC Quasi-Static Rayleigh Channel . . . 68

RF Radio-Fr´equence . . . 48

SEP Symbol Error Probability . . . xix

SIMO Single Input Multi Output . . . 43

SISO Single Input Single Output . . . 31

SNR Signal-to-Noise Ratio . . . xix

STBC Space Time Block Code . . . 42

STC Space Time Coding. . . .19

SVD Singular Value Decomposition . . . 37

TDMA Time Division Multiple Access . . . 27

TEB Taux d’Erreur Binaire . . . 59

2.1 Composantes d’un capteur. . . 6

2.2 R´egion de capture dc et de communication ds. . . 7

2.3 Architectures de r´ecup´eration d’´energie avec (b) et sans (a) la capacit´e de stockage de l’´energie. . . 11

2.4 Exemple d’un r´eseau de capteurs sans fil. . . 11

2.5 Exemple d’une application militaire. . . 13

2.6 Exemple d’une application environnementale. . . 14

2.7 Exemple d’une application m´edicale. . . 15

2.8 Communication Non coop´erative . . . 16

2.9 Communication coop´erative . . . 16

2.10 Coop´eration via un seul relais. . . 17

2.11 Coop´eration avec une communication directe. . . 17

2.12 Coop´eration avec un broadcast. . . 18

2.13 Coop´eration via des multi-Branches. . . 18

2.14 Coop´eration via clustring. . . 18

2.15 Protocoles de relayage. . . 22

2.16 Amplify and Forward. . . 23

2.17 Decode and Forward. . . 24

2.18 Canal full-duplex. . . 26

2.19 Canal half-duplex. . . 26

2.20 Protocole Orthogonal. . . 27

2.21 M´ethode d’acc`es multiple `a r´epartition dans le temps. . . 28

2.22 Protocole Non-Orthogonal. . . 28

2.23 Canal orthogonal `a un relais vs Canal non-orthogonal `a un relais. . . 29

3.1 Canal MIMO. . . 33

3.2 Compromis gain diversit´e-Multiplexage pour (nt=30, nr=25). . . 41

3.3 MIMO Coop´eratif. . . 42

3.4 Sc´enario de la construction du syst`eme MIMO-Coop´erative. . . 44

3.5 Architecture propos´ee. . . 46

3.6 Cluster source et destination et leurs nœuds coop´erants. . . 46

3.8 Cluster Interm´ediaire. . . 47

3.9 Chaines d’´emission RF classique. . . 48

3.10 Chaines de r´eception RF classique. . . 48

3.11 Liaison d’une chaine ´Emission / R´eception. . . 49

3.12 SISO Coop´eratif. . . 51

3.13 SISO Non-Coop´eratif vs SISO Coop´eratif. . . 52

3.14 SISO vs MISO. . . 54

3.15 SIMO-Coop´eratif vs MISO-Coop´eratif vs MIMO-Coop´eratif. . . 55

3.16 MISO-Coop´eratif vs. SISO Multi-saut. . . 56

3.17 Clusters interm´ediaires. . . 57

3.18 MIMO-Coop´eratif vs MIMO-Coop´eratif Multi-saut. . . 58

3.19 Distribution des Nt et Nr en fonction de la distance. . . 58

3.20 Influence de la distance entre les nœuds de coop´eration. . . 59

3.21 Influence de l’exigence de taux d’erreur. . . 60

3.22 Influence de l’exigence du facteur de perte d’un trajet. . . 60

4.1 Zone d’int´erˆet. . . 69

4.2 Mod`ele du syst`eme utilisant des canaux orthogonaux. . . 71

4.3 Mod`ele du syst`eme. . . 71

4.4 Mod`ele du syst`eme pour les canaux non-orthogonaux avec CSI. . . 75

4.5 Mod`ele du syst`eme pour MISO Virtuel. . . 77

4.6 Mod`ele du syst`eme pour les canaux non-orthogonaux sans CSI. . . 80

4.7 Mod`ele de syst`eme. . . 82

4.8 Algorithme d’allocation de la puissance de transmission optimale et du choix des relais coop´erants. . . 87

4.9 Mod`ele de syst`eme. . . 90

4.10 Mod`ele de syst`eme. . . 93

4.11 Comparaison entre notre aproache et les m´ethodes FU, MTTP et PE concernant la dur´ee de vie du r´eseau en utilisant les canaux orthogonaux. . 96

4.12 Comparaison entre notre aproache et les m´ethodes FU, MTTP et PE concernant la dur´ee de vie du r´eseau en utilisant les canaux non-orthogonaux. 97 4.13 Comparaison entre notre m´ethode et PE m´ethode relativement `a la dur´ee de vie du r´eseau en utilisant les canaux non-orthogonaux. . . 98

4.14 Comparaison entre la puissance optimale et la m´ethode EP. . . 99

4.15 Comparaison entre la puissance optimale et la m´ethode EP. . . 100

4.16 Comparaison entre la puissance optimale et la m´ethode EP. . . 101

5.1 Mod`ele du syst`eme pour la r´ecup´eration de l’´energie. . . 105

5.2 Mod`ele du syst`eme pour les arriv´ees d’´energies et les niveaux d’´evanouis-sement. . . 105

5.3 Mod`ele du syst`eme pour MIMO virtuel avec des relais uniques `a chaque branche. . . 107

5.5 R´egion faisable. . . 110 5.6 Mod`ele du syst`eme utilisant des canaux orthogonaux. . . 111 5.7 R´egion faisable. . . 114 5.8 Comparaison entre la m´ethode OPAR et la m´ethode PE concernant la

dur´ee de vie du r´eseau sous la contrainte du SEP. . . 116 5.9 Comparaison entre la m´ethode OPANR et les m´ethodes PE et OPAR

3.1 Les composantes du syst`eme RF. . . 49 3.2 Les param`etres de simulation pour SISO Non-Coop´eratif vs SISO Coop´eratif. 52 3.3 Les param`etres de simulation pour SISO Non-Coop´eratif vs MISO-Coop´eratif. 54 3.4 Les param`etres de simulation pour MIMO-Coop´eratif vs MIMO-Coop´eratif

Multi-saut. . . 57 4.1 Les param`etres de simulations sous la contrainte du SNR en utilisant des

canaux orthogonaux. . . 97 4.2 Les paramet`eres de simulations sous la contrainte du SNR en utilisant des

canaux Non-orthogonaux avec CSI (Nt= M) . . . 98

4.3 Les paramet`eres de simulations sous la contrainte du SNR en utilisant des canaux Non-orthogonaux sans CSI. . . 98 4.4 Les paramet`eres de modulation. . . 100 4.5 Les paramet`eres de simulations sous la contrainte du SEP dans un MIMO

virtuel avec un seul relais. . . 101 4.6 Les paramet`eres de simulations sous la contrainte du SEP dans un MIMO

virtuel plusieurs relais. . . 102 5.1 Les param`etres de simulations dans le cas du MIMO-Virtuel sous la contrainte

du SEP total (batteries rechargeables). . . 116 5.2 Les param`etres de simulations dans le cas du MIMO-Virtuel sous la contrainte

4.1 Algorithme d’allocation des SNRs en utilisant des canaux orthogonaux . . 75 4.2 Algorithme d’allocation de puissance optimale avec des nœuds non

rechar-geables sous la contrainte du SEP (simple relais) . . . 85 4.3 Strat´egie d’allocation de la puissance de transmission optimale afin de

maxi-miser la dur´ee de vie du r´eseau (simple relais) . . . 85 4.4 Algorithme d’allocation de puissance optimale avec des nœuds non

rechar-geables sous la contrainte du SEP (simple branche) . . . 88 4.5 Strat´egie d’allocation de la puissance de transmission optimale afin de

maxi-miser la dur´ee de vie du r´eseau (simple branche) . . . 89 5.1 Algorithme d’allocation de puissance optimale avec des nœuds rechargeables

sous la contrainte du SEP . . . 110 5.2 Algorithme d’allocation de la puissance optimale avec des nœuds

Les r´eseaux de capteurs sans fil posent de nombreux d´efis de conception. Ils doivent en particulier capter les informations provenant de l’environnement, traiter les donn´ees ac-quises puis les retransmettre. La dur´ee de vie doit atteindre en g´en´eral plusieurs dizaines d’ann´ees selon les applications, sans intervention ext´erieure, mˆeme si on consid`ere des batteries rechargeables. Il est donc n´ecessaire d’optimiser la consommation ´energ´etique `a tous les niveaux.

Les syst`emes `a antennes multiples tant `a l’´emission qu’`a la r´eception (MIMO : Multi Input Multi Output) n´ecessitent moins d’´energie pour une transmission au mˆeme taux d’erreur binaire (TEB) que les syst`emes mono-antenne (SISO : Single Input Single Output). L’ef-ficacit´e ´energ´etique des transmissions MIMO est particuli`erement utile pour les r´eseaux de capteurs sans fil o`u chaque nœud doit fonctionner sans ´echange ou recharge de batterie pendant tr`es longtemps. De ce fait, la consommation d’´energie est la contrainte la plus importante `a prendre en consid´eration. Cependant, l’application directe des techniques MIMO dans ce contexte est difficile ´etant donn´ee la taille limit´ee des nœuds qui, a priori, ne peuvent supporter qu’une seule antenne. La coop´eration entre les capteurs est possible `a l’´emission et la r´eception pour former un syst`eme nomm´e MIMO-Coop´eratif. Ce syst`eme peut alors jouer un rˆole particuli`erement important pour les transmissions `a moyenne ou longue distance o`u l’´energie de transmission domine la consommation globale.

Ce travail de th`ese consiste `a r´esoudre le probl`eme d’allocation de la puissance optimale en consid´erant un m´edium adapt´e au contexte de MIMO-Coop´eratif.

En premier lieu, la batterie est suppos´ee non-rechargeable et non-rempla¸cable. Pour ce type de batteries, on consid`ere deux contraintes de la qualit´e de service `a savoir le Signal-to-Noise Ratio (SNR) et le Symbol Error Probability (SEP) total, sous deux types de canaux (orthogonaux / non-orthogonaux) et sous diff´erentes architectures.

Ensuite, une extension pour le cas des batteries rechargeables est ´etudi´ee, o`u les nœuds sont en mesure de collecter l’´energie de leur environnement. On consid`ere dans ce cas les mˆemes contraintes de la qualit´e de services en utilisant des canaux orthogonaux. Nous proposons de nouvelles strat´egies d’allocation de la puissance optimale qui s’adaptent `a l’arriv´ee des ´energies.

Mots cl´es : R´eseaux de capteurs sans fil ; MIMO-Coop´eratif ; BER ; SNR ; SEP ; QdS ;

Energy in Wireless Sensor Networks is a scarce resource, therefore an energy-efficient mechanism is required to increase the network lifetime. In addition, systems using mul-tiple antennas at both the transmission and reception (MIMO : Multi Input Multi-Output) consume less energy than single antenna systems (SISO : Single Input Single Out-put) for the same transmission bit error rate (BER). Given the limited physical size of sensor nodes, they cannot carry multiple antennas at the same time. However, the gain of Multi-antenna systems can still be achieved by a new technique called “Cooperative MIMO”. This technique can then play a particularly important role in the transmission medium or long distance where the transmission energy dominates the overall consumption. The energy efficiency of the transmissions in MIMO systems is especially useful for wireless sensor networks where each node must operate without exchanging or recharging battery for a long time.

This thesis consists of solving the problem of optimal power allocation considering an adapted medium to the context of cooperative MIMO. The batteries are supposed to be in our first proposed solution non-rechargeable and non-replaceable. In this case, we consider two quality of service (QoS) constraints, namely the total signal-to-noise ratio (SNR) and Symbol Error probability (SEP) at the destination. In order to analyze our approach, we first investigate the orthogonal channel case and then the non-orthogonal one introducing a virtual MISO framework communication scheme.

Then, an extension to the case of rechargeable batteries is proposed, where the nodes are able to collect the energy of their environment. Therefore, we propose new optimal power allocation method that can adapt to these energy arrivals.

Keyword : Wireless Sensor Networks ; Cooperative MIMO ; BER ; SNR ; SEP ; Convex

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Les r´eseaux de capteurs sans fil (WSNs) repr´esentent une r´evolution technologique r´esultant de la convergence des syst`emes ´electroniques et des syst`emes de communication sans fil. Un r´eseau de capteurs sans fil se compose d’un grand nombre de nœuds de cap-teurs d´eploy´es sur une zone g´eographique pour le suivi des ph´enom`enes physiques tels que la temp´erature, l’humidit´e, les vibrations et les secousses sismiques etc... En outre, une source d’´energie (batterie) fournit l’´energie n´ecessaire aux nœuds de capteurs pour effectuer une tˆache envisag´ee sachant que cette source a souvent un budget limit´e en ´ener-gie. Il pourrait ˆetre impossible, ou peu pratique, de la recharger puisque les capteurs sont souvent distribu´es dans des zones recul´ees et difficiles `a atteindre. Ce qui fait de l’´energie une ressource rare dans les r´eseaux de capteurs sans fil, et ce qui influence imp´erative-ment sur la dur´ee de vie des capteurs et donc sur le r´eseau tout entier. Vu que les WSNs doivent avoir une dur´ee de vie assez longue pour r´epondre aux exigences de l’application envisag´ee, alors, une bonne gestion de l’´energie s’av`ere n´ecessaire afin de maximiser la dur´ee de vie du r´eseau. Par cons´equent, la question cruciale est : “Comment prolonger la dur´ee de vie du r´eseau le plus longtemps possible ?”

En outre, les syst`emes multi-antennes peuvent ´egalement ˆetre exploit´es pour r´eduire la consommation ´energ´etique. Selon (Belmega et al., 2010), Multi-Input Multi-output (MIMO) sont plus ´economes en ´energie que les syst`emes Single-Input Single-output (SISO) dans les communications `a longue distance. Cependant, l’application directe des tech-niques MIMO au WSN est pratiquement difficile ´etant donn´ee la taille physique des nœuds qui ne peuvent supporter qu’une seule antenne. Toutefois, le gain de ces syst`emes multi-antennes peut encore ˆetre atteint par une nouvelle technique dites “MIMO-Coop´erative” (Cui et al., 2004). En effet, cette technique est bas´ee sur le principe de la coop´eration (Jayaweera, 2006a), en profitant de l’existence de diff´erents nœuds situ´es dans le r´eseau. Le but est de transmettre le message d’une source vers une destination pr´ecise constituant ainsi un syst`eme MIMO-Virtuel. MIMO-Coop´eratif permet d’obtenir le gain de la diversit´e spatio-temporelle (Nguyen et al., 2008), il permet ´egalement de r´eduire la consommation ´energ´etique (Jayaweera, 2006a) et de renforcer la capacit´e du syst`eme (Gesbert et al., 2003).

L’objectif principal de cette th`ese est d’´etudier le probl`eme de la r´epartition de la puis-sance optimale en proposant des algorithmes et des m´ethodes afin d’augmenter la dur´ee

de vie du r´eseau. Ces m´ethodes prennent en consid´eration l’estimation du SNR et SEP moyen `a la destination sous diff´erente architectures. Nous consid´erons, en premier lieu, des batteries non rechargeables avec une capacit´e limit´ee. En deuxi`eme lieu, des batteries rechargeables en supposant que les nœuds peuvent r´ecup´erer l’´energie de l’environnement ext´erieur (par exemple, en utilisant des cellules solaires comme source d’´energie). Dans les deux cas, l’´energie est une ressource tr`es importante qu’on doit utiliser minutieusement.

1.1 Objectif de la th `ese ´

Etant donn´e les perspectives applicatives prometteuses des r´eseaux de capteurs ainsi que les probl´ematiques soulev´ees, l’objectif de cette th`ese consiste `a ´etudier, `a concevoir et enfin, dans la mesure du possible, `a mettre en œuvre de nouveaux algorithmes et m´ethodes permettant d’augmenter la dur´ee de vie des r´eseaux de capteurs sans fil le plus long possible.

1.2 Principales contributions de la th `ese

Dans cette section, nous pr´esentons bri`evement les contributions principales de cette th`ese :

ˆ Dans un premier temps, nous proposons une d´emarche pour la construction du

syst`eme MIMO-Coop´eratif afin d’assurer des meilleures performances, ensuite nous pr´esentons une ´etude conjointe sur la consommation d’´energie de transmission pour ces syst`emes dites “MIMO-Coop´eratives”.

ˆ Deuxi`emement, nous proposons une m´ethode de r´epartition de la puissance de

trans-mission optimale, en consid´erant le SNR global comme la contrainte de la qualit´e de service du syst`eme qui va ˆetre estim´e au CF. Nous consid´erons :

– Premi`erement, une configuration orthogonale des canaux et nous profitons du faite que le SNR total au CF est la somme de tous les SNR(s) requis `a partir de chaque capteur.

– Deuxi`emement, notre probl`eme sous un canal non orthogonal, o`u en premier lieu on suppose que les nœuds ayant une connaissance de l’´etat du canal (CSI) et en deuxi`eme lieu n’ont aucune connaissance `a priori.

ˆ Dans notre troisi`eme contribution, nous proposons une m´ethode de r´epartition de la

puissance de transmission optimale, en tenant compte cette fois-ci de la probabilit´e d’erreur moyenne par symbole (SEP) `a la destination comme contrainte de la qualit´e du service. Afin d’´etudier les propri´et´es de notre approche. Nous consid´erons :

– En premier lieu, les informations d´etect´ees par le nœud source sont transmises par un seul relais avant d’atteindre le nœud de destination en cr´eant plusieurs branches.

– En seconde lieu, l’information passe par plusieurs relais, `a chaque branche, avant d’atteindre la destination.

Dans les deux cas, nous supposons que Maximum Ratio Combining (MRC) est utilis´e comme d´etecteur `a la destination, et AF comme une strat´egie de relayage.

ˆ Notre derni`ere contribution consiste au d´eveloppement d’une m´ethode de r´epartition

de la puissance de transmission optimale, en supposant que les nœuds sont en mesure de collecter l’´energie de leur environnement tant que la communication a lieu. Cette m´ethode s’adapte `a ces ´energies collect´ees. Nous consid´erons :

– En premier lieu le SNR total comme contrainte de la QdS sous des canaux orthogonaux entre chaque capteur.

– En deuxi`eme lieu le SEP total comme contrainte de la QdS en consid´erant le cas o`u les informations d´etect´ees par le nœud source sont transmises par un seul relais `a chaque branche.

1.3 Organisation de la th `ese

Ce manuscrit s’articule autour de six chapitres :

ˆ Chapitre 2 - Bref aper¸cu sur le sujet de la th`ese :

Le premier chapitre expose divers d´efinitions et notions li´ees aux r´eseaux de cap-teurs afin d’introduire le sujet de la th`ese. Une pr´esentation du contexte et de la probl´ematique permet de d´evelopper clairement les motivations et les objectifs de cette th`ese. Nous pr´esentons aussi une ´etude d´etaill´ee sur les r´eseaux de capteurs sans fil, ses mod`eles, ses caract´eristiques ainsi que les diff´erentes applications qui leurs sont d´edi´ees. Ensuite, nous abordons la communication coop´erative et ses dif-f´erentes architectures et techniques de coop´eration. Nous pr´esentons, par la suite, un canal `a relais, ses types, ses m´ethodes d’acc`es et les techniques de relayage.

ˆ Chapitre 3 - ´Evaluation analytique du syst`eme MIMO-Coop´eratif :

Une ´etude d´etaill´ee sur les syst`emes MIMO est soulev´ee dans le chapitre 2 en in-troduisant les outils de la th´eorie de l’information pour ´evaluer ses performances. En outre, une ´etude th´eorique exhaustive sur le compromis du gain diversit´e-multiplexage pour une communication coop´erative entre les nœuds `a une seule antenne, fait ´egalement l’objet de ce second chapitre. Nous d´eveloppons une d´emarche simple pour construire notre syst`eme MIMO-Coop´eratif afin d’assurer de meilleures perfor-mances. A la fin, nous pr´esentons une ´etude conjointe sur la consommation d’´energie de transmission pour les MIMO-Coop´eratives.

ˆ Chapitre 4 - Maximisation de la dur´ee de vie des WSNs traditionnels :

La dur´ee de vie du r´eseau est consid´er´ee comme l’un des param`etres les plus impor-tants pour l’´evolution des r´eseaux de capteurs. Dans ce chapitre, nous pr´esentons en premier lieu les diff´erentes d´efinitions de la dur´ee de vie d’un r´eseau de capteurs. En deuxi`eme lieu, nous proposons des algorithmes et des m´ethodes afin de r´esoudre notre probl`eme en prenant en consid´eration quelques mesures de qualit´e de service sous diff´erentes architectures.

La derni`ere partie de ce chapitre est consacr´ee `a l’analyse des r´esultats exp´erimen-taux de nos contributions en les comparant avec des m´ethodes classiques en termes de dur´ee de vie du r´eseau.

ˆ Chapitre 5 - Maximisation de la dur´ee de vie des WSNs avec des nœuds rechar-geables :

Dans ce chapitre, nous supposons que les nœuds sont en mesure de collecter l’´energie de leur environnement tant que la communication a lieu. L’arriv´ee des ´energies est mod´elis´ee `a des moments al´eatoires, avec des quantit´es al´eatoires. Nous proposons une m´ethode d’allocation de la puissance de transmission optimale qui s’adapte `a ces ´energies arriv´ees. Nous avons consid´er´e en premier lieu le SNR total et en deuxi`eme lieu le SEP total comme les contraintes de la QdS. Nous supposons des canaux or-thogonaux entre chaque capteur.

La richesse de cette ´etude est couronn´ee par des simulations afin de montrer la robustesse de notre approche.

ˆ Chapitre 6 - Conclusion g´en´erale et perspectives :

Ce chapitre conclut le manuscrit, en montrant que les approches propos´ees ont fait preuve de bon r´esultats en termes de dur´ee de vie du r´eseau. Il met en relief les perspectives de recherche et d’application de l’ensemble des travaux pr´esent´es. Le document se termine par plusieurs annexes pouvant assurer une meilleure compr´e-hension du sujet.

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Sommaire

2.1 R´eseaux de capteurs sans fil . . . 5 2.1.1 Description d’un Capteur . . . 6 2.1.2 Description d’un r´eseau de capteurs sans fil . . . 11 2.2 Communication coop´erative . . . 16 2.2.1 Architectures de relayage . . . 17 2.2.2 Diff´erents niveaux de coop´eration . . . 19 2.2.3 Canal `a relais . . . 21 2.3 Conclusion . . . 29

Nous pr´esentons dans ce chapitre un aper¸cu sur les r´eseaux de capteurs sans fil. Nous commen¸cons par introduire un r´eseau de capteurs sans fil, son mod`ele, ses composants, ses caract´eristiques ainsi que les diff´erentes applications d´edi´ees `a ce type de r´eseau. Ensuite, nous abordons la communication coop´erative et ses diff´erentes architectures et techniques de coop´eration. Nous pr´esentons, par la suite, un canal `a relais, ses types, ses m´ethodes d’acc`es et les techniques de relayage. 2.1 R ´eseaux de capteurs sans fil

Durant ces derni`eres d´ecennies, les r´eseaux de capteurs sans fil (Wireless Sensor Network (WSN)) ont suscit´e un int´erˆet majeur (Beluch et al., 2010). Ils se pr´e-sentent comme un nouveau domaine en plein ´emergence au niveau des technologies de communication. Les WSNs connaissent aujourd’hui un nouvel essor dˆu au besoin d’observer et contrˆoler des ph´enom`enes physiques (Khelladi et Badache, 2004) tels que la temp´erature, la pression, ou la luminosit´e. Il faut noter qu’un r´eseau de cap-teurs est constitu´e d’´equipements de tailles r´eduites appel´es nœuds capcap-teurs dont le nombre peut atteindre des centaines de milliers. Ces nœuds communiquent entre eux selon une topologie qui peut ˆetre fixe ou mobile, leur tache est d’acheminer les informations vers une autre unit´e de commande qui est en dehors de la zone de mesure (Heusse, 2009). L’objectif principal de ce chapitre est de donner une vue

g´en´erale sur les r´eseaux de capteurs sans fil, en montrant les diff´erentes contraintes et les outils existants pour leurs conceptions afin de permettre une bonne simulation de ces r´eseaux.

2.1.1 Description d’un Capteur

2.1.1.1 D ´efinition

Un nœud capteur est une unit´e ´electronique mesurant une quantit´e physique (Beluch et al., 2010) (figure 2.1). G´en´eralement, un capteur est constitu´e par :

– Une batterie (Unit´e d’´energie) – Un processeur

– Une m´emoire

– Un modem radio (´Emetteur+R´ecepteur) – Un syst`eme d’exploitation

Composant de mobilité Système de localisation

Unité d’énergie Générateur

Capteur CA

N

Processeur Émetteur

Récepteur Mémoire

Figure 2.1 – Composantes d’un capteur.

2.1.1.2 Propri ´et ´es

Un nœud capteur est un dispositif ´electronique qui dispose de trois propri´et´es essentielles (Heusse, 2009) :

- La capacit´e de capturer des donn´ees relatives `a l’environnement o`u il est physi-quement plac´e, c’est `a dire qu’un capteur peut mesurer des valeurs relatives `a son environnement et les convertir en signaux ´electriques `a l’aide d’un conver-tisseur Analogique / Num´erique (CAN ). Les donn´ees r´ecup´er´ees peuvent ˆetre de nature diff´erente et de mˆeme, la mani`ere d’obtenir ces donn´ees est suscep-tible de varier.

- La capacit´e d’effectuer un traitement sur les donn´ees r´ecup´er´ees, soit par un syst`eme mat´eriel (processeur) ou logiciel (syst`eme d’exploitation).

- La capacit´e d’´echanger des donn´ees avec d’autres dispositifs, il s’agit des ´emis-sions et r´eceptions de donn´ees via un support de communication radio.

En d’autres termes, un nœud est compos´e de trois unit´es principales : l’unit´e d’ac-quisition, l’unit´e de traitement et l’unit´e de transmission. Ces trois unit´es sont ali-ment´ees par une seule batterie. Il y a d’autres composants pouvant ˆetre ajout´es `a un nœud capteur, comme un syst`eme de localisation (Global Positioning Sys-tem (GPS)), un composant de mobilit´e ou aussi un g´en´erateur d’´energie (batteries rechargeables), etc. On peut souligner aussi qu’il existe de nombreux types de cap-teurs : nous citons par exemple des capcap-teurs thermiques, sonores, et des capcap-teurs de mouvements. Un mˆeme capteur peut contenir plusieurs sous-syst`emes pour r´ecup´e-rer diff´erents types de donn´ees.

2.1.1.3 Caract ´eristiques

Un capteur est associ´e `a deux r´egions (figure 2.2) :

- R´egion de capture (sensing region) : est la zone g´eographique pour laquelle le capteur est capable de faire des mesures utiles. La distance maximale de mesure du capteur est la port´ee de capture (sensing range) que l’on notera ds.

- R´egion de communication (communication region) : est la r´egion o`u tout les dispositifs plac´es dedans peuvent recevoir les donn´ees envoy´ees par le capteur. La distance maximale entre le capteur et le dispositif de r´eception est la port´ee de communication (communication range) que l’on notera dc.

d_s d_c

Figure 2.2 – R´egion de capture dc et de communication ds.

La port´ee de capture ds est inf´erieure `a la port´ee de communication dc : ds < dc.

Il serait en effet inutile d’avoir une port´ee de communication inf´erieure `a la port´ee de capture puisque dans le cas o`u le dispositif de r´eception est lui-mˆeme un capteur (dans le cas g´en´eral). Ce capteur pourrait mesurer les mˆemes valeurs (´etant dans la r´egion de capture) et les ´echanges de donn´ees seraient inutiles.

2.1.1.4 Contraintes

Les capteurs sans fil permettent d’effectuer le monitorage de composants m´e-caniques, capter et transmettre des donn´ees sur la pression, la vibration, la force, l’acoustique, la temp´erature, la vitesse et la position des objets surveill´es. La notion majeure qu’il est n´ecessaire d’´evoquer lorsqu’on s’int´eresse aux capteurs est celle des (nombreuses) contraintes impos´ees. Nous citons quatre contraintes (Yang, 2011) :

- ´Energie : la contrainte majeure qui intervient dans la dur´ee de vie du r´e-seau concerne l’´energie. Les nœuds capteurs traditionnels sont des composants micro-´electroniques ´equip´es par une source limit´ee en ´energie. Ceci veut dire que dans certaines applications, ces nœuds ne peuvent pas ˆetre dot´es de m´eca-nismes de rechargement d’´energie, par cons´equent la dur´ee de vie d’un nœud capteur d´epend fortement de la dur´ee de vie de la batterie associ´ee, et dans nos travaux, on va d´emontrer que mˆeme si on suppose qu’il y a un m´ecanisme de recharge d’´energie, il est toujours obligatoire de contrˆoler l’´energie consom-m´ee. C’est pour ces raisons que le facteur de consommation d’´energie est d’une importance primordiale dans les r´eseaux de capteurs. La majorit´e des travaux de recherche men´es actuellement se concentrent sur le contrˆole de l’´energie afin de concevoir des algorithmes et protocoles sp´ecifiques pour rem´edier `a ce pro-bl`eme. Le coˆut ´energ´etique n´ecessaire pour transmettre 1KB sur une port´ee de 100m est approximativement ´egal `a celui n´ecessaire pour ex´ecuter 3 millions d’instructions `a une vitesse de 100 millions d’instructions par seconde.

- Port´ee : parall`element `a la contrainte ´energ´etique, on trouve ´egalement une contrainte de la port´ee. La communication entre deux capteurs par exemple ne peut avoir lieu que si la distance qui les s´eparent n’est pas trop importante (quelques m`etres en pratique). Plus cette distance est grande, plus le coˆut ´energ´etique est ´elev´e. De plus il faut ˆetre conscient du fait que s’il y a des obstacles (physiques) entre les deux capteurs, le coˆut ´energ´etique augmente, et dans le pire des cas, la communication est impossible.

- Bande passante : une autre contrainte qu’il est important d’´evoquer concerne la bande passante. Cette derni`ere est relativement r´eduite et les protocoles de communication qui sont d´evelopp´es doivent donc limiter au maximum les ´echanges sans ’charge utile’, c’est `a dire limiter les donn´ees qui sont destin´ees au bon fonctionnement du protocole lui-mˆeme (overhead).

- S´ecurit´e : d’un point de vue s´ecurit´e, la probabilit´e de d´etection d’une com-munication entre capteurs doit ˆetre r´eduite au minimum (la raison est ´evidente dans un contexte d’utilisation militaire) et le capteur doit ˆetre prot´eg´e contre les intrusions ou les perturbations affectant son comportement.

2.1.1.5 Types de batterie

Une source d’´energie est n´ecessaire afin d’effectuer une tˆache programm´ee. Cette source d’´energie est souvent constitu´ee d’une batterie avec un budget (Limit´e / Illimit´e) en ´energie (Pautet et Avoie, 2002). Par cons´equent, on distingue deux types de batteries : des batteries rechargeables et des batteries non-rechargeables. Dans tous les cas, l’´energie est une ressource tr`es importante qui doit ˆetre utilis´ee avec parcimonie.

a) Batteries non-rechargeables

Traditionnellement, un capteur est principalement aliment´e par une batterie non-rechargeable ayant une capacit´e de stockage d’´energie limit´ee. En outre, il pour-rait ˆetre impossible pour recharger la batterie ou la remplacer, parce que les nœuds peuvent ˆetre d´eploy´es dans un environnement hostile ou peu pratique. Par cons´e-quent, la batterie doit avoir une dur´ee de vie assez longue pour r´epondre aux exi-gences de l’application. Donc, la maximisation de la dur´ee de vie du r´eseau est indispensable pour assurer le fonctionnement des nœuds le plus longtemps possible. A cet ´egard, de nombreuses ´etudes ont ´et´e consacr´ees afin de prolonger la dur´ee de vie du r´eseau en am´eliorant l’efficacit´e ´energ´etique (Akyildiz et al., 2002) (Mao, 2012).

b) Batteries rechargeables

R´ecemment, et avec l’´evolution que connaissent les WSNs, il est possible de r´ecup´erer l’´energie de l’environnement ext´erieur en utilisant des cellules solaires, par exemple, comme source d’´energie (Sudevalayam et Kulkarni, 2011). Cependant, des sources d’alimentation externes pr´esentent souvent un comportement non continu, de sorte qu’un tampon d’´energie (une batterie) est ´egalement n´ecessaire.

- Technologie de collecte d’´energie :

R´ecemment, la notion de la r´ecup´eration d’´energie a ´et´e propos´ee pour r´esoudre le probl`eme de la dur´ee de vie finie dans un WSN en permettant aux nœuds de capteurs de reconstituer l’´energie `a partir de sources ambiantes, par exemple, en utilisant des panneaux solaires pour convertir la lumi`ere solaire en ´electricit´e ou en utilisant des g´en´erateurs thermo´electriques (Niyato et al., 2007).

- M´ethodes de collecte d’´energie :

Il existe principalement trois m´ethodes de r´ecolte d’´energie, tel que mentionn´e ci-dessous :

– M´ethode photonique :

Les cellules solaires en silicium exploitent l’effet photovolta¨ıque pour convertir la lumi`ere solaire en ´electricit´e. Lorsque les photons de la lumi`ere du soleil

frappent la cellule de silicium, leurs ´energies peut ˆetre absorb´ees et transf´er´ees aux ´electrons du silicium, qui sont alors en mesure de sortir de leurs positions normales dans le silicium pour devenir une partie du courant dans un circuit ´electrique. Ce ph´enom`ene est appel´e l’effet photovolta¨ıque. L’´energie solaire est une source commode de r´ecolte, beaucoup d’impl´ementations de nœuds de capteurs d’´energie solaire de r´ecolte ont ´et´e effectu´e (Raghunathan et al., 2005) et (Simjee et Chou, 2006).

– M´ethode de vibration :

Les vibrations peuvent g´en´erer de l’´energie ´electrique. Il existe principalement trois m´ethodes de r´ecolte par vibrations `a savoir les mat´eriaux pi´ezo-´electriques, les syst`emes inductifs et des syst`emes capacitifs (Priya et Inman, 2008). – M´ethode thermique :

L’effet thermo´electrique est la conversion directe des diff´erences de temp´era-ture `a tension ´electrique. Les dispositifs thermo´electriques utilisent cet effet et peuvent produire de l’´electricit´e quand il existe un gradient de temp´erature `a travers eux. Par rapport aux dispositifs `a base de vibrations, les dispositifs thermo´electriques peuvent fonctionner pour une dur´ee beaucoup plus longue en raison de l’absence de pi`eces mobiles.

- Architectures de r´ecup´eration d’´energie :

En g´en´eral, les architectures de r´ecup´eration d’´energie pour les nœuds de capteurs peuvent ˆetre divis´ees en deux architectures (figure 2.3), la r´ecolte `a usage “har-vest use architecture” et R´ecolte-stockage-utilisation “har“har-vest store use architecture” (Priya et Inman, 2008).

– Architecture de r´ecolte `a usage :

Comme le montre la figure 2.3 (a), le syst`eme de r´ecup´eration d’´energie ali-mente le nœud de capteur directement. Par cons´equent, afin de maintenir le capteur op´erationnel, la sortie de la puissance du syst`eme de collecte doit ˆetre en permanence au-dessus du point de fonctionnement minimum. Sinon, le nœud de capteur est d´esactiv´e.

– Architecture R´ecolte-stockage-utilisation :

La figure 2.3 (b), repr´esente l’architecture R´ecolte-stockage-utilisation, qui pos-s`ede un composant de stockage d’´energie suppl´ementaire par rapport `a l’archi-tecture de r´ecolte `a usage. L’´energie est exploit´ee par le syst`eme d’exploitation et stock´e dans l’´el´ement de stockage d’´energie. Le stockage de l’´energie est tr`es utile lorsque l’´energie r´ecolt´ee est plus que le besoin actuel du capteur. L’´ener-gie stock´ee peut ˆetre utilis´ee plus tard, quand il n’y a pas de possibilit´e de r´ecolte.

(a)

Nœud capteur Nœud capteur

Système de récole Composants de

stockage d’énergie Système de récole

(b)

Figure 2.3 – Architectures de r´ecup´eration d’´energie avec (b) et sans (a) la capacit´e de stockage de l’´energie.

2.1.2 Description d’un r ´eseau de capteurs sans fil

2.1.2.1 D ´efinition

Les r´eseaux de capteurs sans fil - Wireless Sensor Networks (WSN) - sont consi-d´er´es comme un type sp´ecial de r´eseaux ad hoc. Les nœuds de ce type de r´eseaux consistent en un grand nombre de micro-capteurs capables de r´ecolter et de trans-mettre des donn´ees environnementales d’une mani`ere autonome (Akyildiz et al., 2002). La position de ces nœuds n’est pas obligatoirement pr´ed´etermin´ee. Ils sont dispers´es al´eatoirement `a travers une zone g´eographique(R´egion de captage), qui d´efinit le terrain d’int´erˆet pour le ph´enom`ene capt´e. Les donn´ees capt´ees sont ache-min´ees, la plupart du temps, grˆace `a un routage multi-saut `a un nœud consid´er´e comme un “point de collecte”, appel´e sink ou centre de fusion (figure 2.4).

Figure 2.4 – Exemple d’un r´eseau de capteurs sans fil.

Ce dernier peut ˆetre connect´e `a l’utilisateur du r´eseau via Internet ou un satellite. Ainsi, l’usager peut adresser des requˆetes aux autres nœuds du r´eseau, pr´ecisant le type de donn´ees requises et r´ecolter les donn´ees environnementales capt´ees par le biais du nœud puits.

2.1.2.2 Propri ´et ´es

- Densit´e « importante » des nœuds :

Les r´eseaux de capteurs sans fil sont des r´eseaux de plusieurs centaines (voire des milliers) de capteurs qui sont destin´es `a ˆetre d´eploy´es en pratique. On compte sur le nombre plutˆot que la qualit´e des capteurs pour obtenir des r´esul-tats de bonne qualit´e. Nous visons donc `a avoir des r´eseaux de capteurs denses. Le coˆut et le format des capteurs permettent de construire des r´eseaux `a grand d´eploiement.

- D´eploiement des nœuds :

La r´epartition g´eographique exacte des nœuds n’est pas pr´evisible (si l’on consi-d`ere un mod`ele r´ealiste tout du moins) : un cas classique pour mettre en place un r´eseau de capteurs est de simplement ’jeter’ les capteurs dans une zone g´eographique (par voie a´erienne par exemple) en essayant de les r´epartir ’au mieux’ mais sans les d´eposer `a des coordonn´ees pr´ecises. L’avantage des r´eseaux (denses) de capteurs ´etant justement que la probabilit´e de couvrir la zone d’in-t´erˆet est ´elev´ee mˆeme en d´eployant des capteurs avec une faible pr´ecision, du fait de leur nombre. Par ailleurs, un r´eseau peut ˆetre homog`ene (nœuds sont du mˆeme type) ou h´et´erog`enes.

- Protocoles robustes :

Du fait d’une production ’en masse’ des capteurs, il devient tout `a fait probable qu’un certain nombre d’entre eux soient d´efaillants ce qui implique que les protocoles doivent ˆetre robustes et tenir compte de cette contrainte.

- Topologie dynamique :

Un des aspects originaux des r´eseaux de capteurs r´eside dans la dynamique de leur topologie, c’est `a dire que les nœuds peuvent ˆetre mobiles. C’est notamment le cas avec des r´eseaux form´es par des robots, ou encore lorsque les capteurs eux-mˆemes sont plac´es sur des entit´es mobiles. Il est donc clair, du fait de ces sp´ecifications, que la r´ealisation des protocoles permettant l’exploitation des r´eseaux de capteurs n’est pas triviale.

- Localit´e :

Le principe de localit´e, notamment, est `a privil´egier, c’est `a dire exploiter les donn´ees d´ej`a poss´ed´ees par un nœud pour r´eduire au maximum les communi-cations.

- Pannes fr´equentes :

La communication dans le r´eseau, entre capteurs, avec l’utilisateur ou avec un point de contrˆole, est susceptible d’entrainer des erreurs, coˆuteuses et bruyantes. Puisque la topologie du r´eseau est dynamique, alors les capteurs peuvent tom-ber en panne ou ˆetre corrompus. Les ondes radio sont de courte port´ee pour

empˆecher la collision dans les transmissions. Les donn´ees doivent voyager `a travers un grand nombre de capteurs pour arriver `a destination. `A chaque d´eplacement, il y a une probabilit´e d’avoir des erreurs ou un capteur en panne.

2.1.2.3 Domaine d’application

Les propri´et´es des r´eseaux de capteurs sans fil leurs permettent d’envahir plu-sieurs domaines d’applications (Kuorilehto et al., 1900). En effet, ils se r´ev`elent tr`es utiles dans de nombreuses applications lorsqu’il s’agit de collecter et de traiter des informations provenant de l’environnement. Les WSNs peuvent offrir de meilleures contributions dans plusieurs domaines `a savoir : Militaire, s´ecurit´e, environnemental, domestique, sant´e, etc. Des exemples d’applications potentielles dans ces diff´erents domaines sont expos´es ci-dessous.

a. Applications militaires

Comme dans le cas de plusieurs technologies, le domaine militaire a ´et´e un moteur initial pour le d´eveloppement des r´eseaux de capteurs. Les propri´et´es de WSN comme le d´eploiement rapide, le coˆut r´eduit, l’auto-organisation et la tol´erance aux pannes rendent ce type de r´eseaux efficace dans le domaine militaire. Ils peuvent ˆetre utilis´e pour surveiller toutes les activit´es des forces ennemies, ou d’analyser le terrain avant d’y envoyer des troupes (figure 2.5).

Figure 2.5 – Exemple d’une application militaire.

b. Applications `a la s ´ecurit ´e

Au niveau de la s´ecurit´e des constructions, les capteurs peuvent ˆetre int´egr´es dans les murs ou le b´eton d’un bˆatiment afin de d´etecter un s´eisme ou un vieillis-sement, sans alimentation ´electrique ou autres connexions filaires. Dans ce cas, les capteurs doivent fonctionner durant des ann´ees, voir des d´ecennies. Ces capteurs

peuvent ˆetre utilis´es pour surveiller des voies ferr´ees afin de pr´evoir `a l’avance des accidents. En outre, un r´eseau de capteurs de mouvements peut constituer un sys-t`eme d’alarme distribu´e qui servira `a d´etecter les intrusions sur un large secteur. L’application des r´eseaux de capteurs dans le domaine de la s´ecurit´e peut largement r´eduire les coˆuts des lieux afin d’assurer la protection des ˆetres humains tout en garantissant de meilleurs r´esultats.

c. Applications environnementales

Ces r´eseaux peuvent ˆetre d´eploy´es dans des environnements hostiles comme les volcans, les sites de tremblements de terre, ou mˆeme dans les forˆets, dans l’air, la mer etc. Ces capteurs ont pour but de recueillir diverses informations sur l’´etat du milieu naturel et sur les comportements de d´eplacement. Parmi les types de capteurs, il existe des thermo-capteurs qui peuvent ˆetre utilis´es afin d’avertir un ´eventuel d´ebut d’incendie dans une forˆet. Ceci peut permettre de lutter efficacement contre les feux de forˆet. Dans les champs agricoles, il est possible d’identifier facilement les zones s`eches et rendre l’irrigation efficace en utilisant la plantation des capteurs avec les graines. Sur les sites industriels, les centrales nucl´eaires ou dans les p´etroliers, il est possible de d´eployer des capteurs pour d´etecter des fuites de produits toxiques (gaz, produits chimiques, ´el´ements radioactifs, p´etrole, etc) (figure 2.6).

Figure 2.6 – Exemple d’une application environnementale.

d. Applications m ´edicales

Les r´eseaux de capteurs peuvent ´egalement ˆetre utiles dans le domaine de la m´edecine. Ils permettent de surveiller d’une mani`ere permanente les patients et collecter des informations physiologiques afin de faciliter le diagnostic de quelques maladies. La surveillance des fonctions vitales de l’ˆetre humain est possible avec l’utilisation des micro-capteurs pourront ˆetre aval´es ou implant´es sous la peau. D´e-sormais, il est possible de transmettre des images de l’int´erieur d’un corps humain

avec une autonomie de 24 heures sans faire appel `a la chirurgie. D’autres ambitieuses applications biom´edicales sont aussi pr´esent´ees, tel que la surveillance du niveau de glucose, le monitoring des organes vitaux ou la d´etection des cancers (figure 2.7).

Figure 2.7 – Exemple d’une application m´edicale.

e. Applications commerciales

l’int´egration des nœuds capteurs au processus de stockage et de livraison peut permettre `a un client de connaitre la position actuelle de la livraison de son paquet `a tous monuments. Pour les entreprises manufacturi`eres, les r´eseaux de capteurs permettent de suivre `a distance la fabrication des produits du d´ebut jusqu’`a la fin. Dans les immeubles, le syst`eme de climatisation peut ˆetre con¸cu en int´egrant plusieurs micro-capteurs dans les tuiles du plancher et les meubles. Ainsi, La cli-matisation pourra ˆetre d´eclench´ee seulement aux endroits o`u il y a des personnes pr´esentes et seulement si c’est n´ecessaire.

Les r´eseaux de capteurs sans fil sont entrain de vivre un d´eveloppement continu guid´e par l’int´egration de l’Internet et des applications multim´edias. Ceci implique non seulement une augmentation du d´ebit mais aussi une garantie de la qualit´e de service. Les syst`emes Multi Input Multi Output (MIMO) et l’am´elioration de per-formances qu’ils assurent dans ce genre de probl`eme sont unanimement reconnus. Cependant, ces petits capteurs ne peuvent pas tous b´en´eficier de ces technologies multi-antennaire vu leurs taille. D’o`u l’id´ee de la coop´eration (Nosratinia et al., 2004).

2.2 Communication coop ´erative

La communication coop´erative est une technique o`u la source transmet ses propres donn´ees `a la destination passant par un ou plusieurs relais au lieu de l’at-teindre directement. Nous consid´erons une source “s” qui veut envoyer un signal `a une destination “d”. Il existe alors deux possibilit´es :

1. La source “s” envoie son information directement vers la destination “d” sur le lien direct (figure 2.8). Dans ce cas, on se trouve dans un syst`eme SISO.

S d

r

Figure 2.8 – Communication Non coop´erative

2. Un autre nœud, dit relais r, aide la source s `a envoyer son signal (figure 2.9). La transmission a lieu alors `a la fois, sur le lien direct s− > d et sur le lien indirect s− > r− > d. On se trouve dans le cas d’un syst`eme multi-antennes virtuel dit syst`eme coop´eratif.

S d

r

Figure 2.9 – Communication coop´erative

Pour le trajet source-relais-destination, l’ajout du relais augmente la diversit´e d´efi-nie comme le nombre de canaux ind´ependants et ¸ca nous ram`ene en quelque sorte `a un syst`eme Multi Input Single Output (MISO), avec deux antennes en ´emis-sion (source et relais) et une antenne en r´eception (destination). Cette diversit´e lisse les effets de fading et r´esout alors le probl`eme des fluctuations `a court terme dues au ph´enom`ene d’´evanouissement, accompagnant la transmission sur le canal (Nosratinia et al., 2004). La coop´eration r´esout ´egalement le probl`eme des fluctua-tions `a moyen terme “shadowing”. Ces derniers ont lieu dans le cas o`u deux nœuds communiquants sont s´epar´es par un certain obstacle, l’utilisation d’un troisi`eme nœud est alors une solution probable (Ben Letaief et Zhang, 2009).

du syst`eme pour la mˆeme puissance `a la transmission, ou ´eventuellement une r´e-duction de cette puissance pour les mˆemes performances (plus de d´etail dans le chapitre4).

Nous pr´esentons, dans ce qui suit, les diff´erentes architectures de relayage ainsi que quelques protocoles de coop´eration. Ces derniers prennent en compte certaines contraintes d’impl´ementation concernant les types de canaux d’une part (half ou full duplex) et la m´ethode d’acc`es au canal (orthogonal et non-orthogonal) d’autre part. Une comparaison des performances permet de choisir, `a la fin du chapitre, les ´el´ements essentiels pour notre ´etude.

2.2.1 Architectures de relayage

Au cour d’une communication coop´erative on peut avoir plusieurs architecture de relayage. Dans cette partie on cite cinq cas de coop´eration :

2.2.1.1 Coop ´eration via un simple relais

On commence par le 1er cas, c’est le plus classique, comme il est indiqu´e dans l’architecture de la figure 2.10, qui est aussi appel´e “trois corps”, avec “s” la source, “r” le relais et “d” la destination. La source diffuse le signal `a la fois au relais et `a la destination. Par la suite, le relais retransmet l’information vers la destination.

S

_d

r

Figure 2.10 – Coop´eration via un seul relais.

2.2.1.2 Coop ´eration via une communication directe

Dans le 2´eme cas, les sources {S1, S2, S3} transmettent l’information d’une

mani`ere simultan´ee `a la destination d, ceci am`ene `a une chaˆıne comme le montre la figure 2.11 o`u il y a une communication directe avec la destination.

S

S

S

d

2.2.1.3 Coop ´eration via la diffusion

Dans le 3´emecas la source fait un broadcast `a plusieurs destinations_{d1, d2, d3},

cela engendre un probl`eme de diffusion, comme il est indiqu´e dans la figure 2.12.

d

d

d

S

Figure 2.12 – Coop´eration avec un broadcast.

2.2.1.4 Coop ´eration via des multi-Branches

Le 4´eme cas comme la figure 2.13 illustre la source qui transmet ses donn´ees au relais avant d’atteindre la destination tout en cr´eant plusieurs branches.

S

_d

r

r

Figure 2.13 – Coop´eration via des multi-Branches.

2.2.1.5 Coop ´eration via clustring

Le 5´emecas illustre une architecture o`u un relais pr`es de la source et un autre pr`es de la destination coop`erent. Ceci am`ene `a un simple “cluster” `a la communication (figure 2.14).

S

S

d

d

Figure 2.14 – Coop´eration via clustring.

Dans nos travaux, on va essayer d’utiliser diff´erentes architectures afin d’´evaluer nos approches.

2.2.2 Diff ´erents niveaux de coop ´eration

Dans la litt´erature, plusieurs travaux de recherche ont ´et´e propos´es dans le cadre des communications coop´eratives. Cette partie est d´edi´ee `a l’´etude de l’impact de l’int´egration de la communication coop´erative dans les r´eseaux de capteurs, parti-culi`erement au niveau de la couche physique, MAC et r´eseau.

2.2.2.1 Couche physique

Au niveau de la couche physique, la coop´eration se fait g´en´eralement en effec-tuant des constructions du signal par des transmissions simultan´ees du mˆeme signal via plusieurs nœuds. Cette technique est connue sous le nom de Space Time Co-ding (STC) (Vucetic et Yuan, 2003). Notons qu’il existe de nombreuses contributions qui ont ´et´e propos´ees dans ce cadre (Jing et Hassibi, 2006; Garc ´Ya-Zambrana et al., 2010).

A ce niveau, on peut distinguer deux types de coop´eration, `a savoir synchrone ou asynchrone.

a) Synchrone

Dans une communication coop´erative synchrone, il est n´ecessaire d’avoir une synchronisation entre les relais, et sans cette derni`ere le r´ecepteur ne peut pas d´eco-der le signal re¸cu car la synchronisation aide `a ´eviter les collisions entre les relais. La synchronisation peut ˆetre faite `a l’aide de l’envoi p´eriodique de micro-paquets ap-pel´es pr´efixe de synchronisation. Pour obtenir une synchronisation parfaite entre les relais, il est n´ecessaire d’avoir beaucoup de trafic de contrˆole ainsi que des horloges `a haute pr´ecision ce qui augmente la complexit´e ainsi que le coˆut de la communication (Rahamatkar et al., 2011).

b) Asynchrone

Une autre classe de communication coop´erative est apparue, il s’agit de la coop´e-ration asynchrone. Afin d’´eliminer les contraintes de la synchronisation des relais, plusieurs protocoles ont ´et´e propos´es avec des coop´erations asynchrones. On cite le travail de (Guo et Xia, 2008) o`u les auteurs ont propos´es un sch´ema distribu´e et asynchrone de STC. Dans ce sch´ema, les relais n’ont pas besoin de d´ecoder le paquet `a relayer. Ils construisent une matrice de code qu’ils vont utiliser afin de relayer le paquet.

2.2.2.2 Couche MAC

Au niveau de la couche Medium Access Control (MAC), les nœuds sont en comp´etition entre eux pour acc´eder au canal, on parle des m´ethodes d’acc`es au canal qu’on va d´etailler dans les sections suivantes. Dans les protocoles MAC coop´eratifs, les nœuds s’aident mutuellement pour un meilleur usage du canal radio. Chaque

nœud a un lien qui connaˆıt des perturbations, il demande de l’aide `a des relais de ses voisinages qui ont une meilleure qualit´e du canal ; on parle d’un canal `a relais (Plus de d´etail dans la section 2.2.3.5).

A l’aide de la coop´eration, le signal est relay´e par un ou plusieurs voisins. Le probl`eme qui se pose maintenant est au niveau de la s´election et du nombre de relais qui vont coop´erer.

Concernant le choix des relais (Zhang et Gong, 2009), il est possible d’utiliser : - Tous les relais : dans ce cas, tous les voisins communs de la source et de la

destination interviennent dans le relayage du paquet.

- Les M meilleurs relais : dans ce cas la destination supervise de fa¸con continue l’´etat des canaux avec ses relais et choisit par la suite les M relais ayant les meilleurs canaux.

- Un seul relais : on parle d’un canal `a un seul relais (plus de d´etail dans la sous section suivante).

2.2.2.3 Couche r ´eseau

Au niveau de la couche r´eseau, deux objectifs de communication doivent ˆetre atteint : ´etablir une route stable et contrˆoler la topologie du r´eseau (Ben Nacef, 2011).

a) ´Etablir une route stable

Un chemin de routage peut ˆetre rompu soit par un canal perturb´e ou une ´energie non disponible. Puisque la coop´eration `a cette ´echelle est souvent repr´esent´ee par la qualit´e des liens, notre probl`eme est donc comment avoir une route ayant de tr`es bons liens mais qui ne n´ecessite pas trop d’´energie. Autrement dit, l’objectif est de maintenir un chemin avec le moins de trafic de contrˆole possible.

Dans le but d’inclure et de b´en´eficier de la coop´eration au niveau du routage, cer-tains travaux ont opt´e pour des protocoles de routage non coop´eratifs d´ej`a existants et ils ont essay´e de les modifier et d’y inclure la coop´eration (c’est le cas pour de Ad-hoc On-Demand Distance Vector (AODV)) (Lee et Gerla, 2000). D’autres cher-cheurs ont d´ecid´e de concevoir de nouveaux protocoles coop´eratifs (Secci, 2009). Dans le mˆeme but, en (Reddy, 2009) (Saad et al., 2009) les auteurs ont introduit la th´eorie des jeux pour trouver des routes ´economes en ´energie en utilisant la coop´e-ration. Chaque nœud se base sur un historique contenant les communications et les coop´erations pr´ec´edentes afin de prendre des d´ecisions de coop´erations.

b) Contrˆoler la topologie du r ´eseau

Afin de pouvoir am´eliorer un lien donn´e, un capteur doit ´emettre avec plus de puissance et donc plus de consommation d’´energie. Le routage fond´e sur la coop´e-ration propose de faire coop´erer les nœuds du r´eseau afin de minimiser l’´energie

requise `a l’´emission et d’augmenter leur port´ee (Lin et al., 2004). G´en´eralement, le contrˆole de topologie a pour objectif de minimiser la puissance de transmission tout en gardant un r´eseau connect´e. L’objectif c’est de garantir la connectivit´e des nœuds dans le r´eseau tout en assurant une consommation d’´energie ´econome. Le pro-bl`eme de contrˆole de topologie `a l’aide de la communication coop´erative est class´e comme un probl`eme NP-complet (Cardei et al., 2006). Les nœuds utilisent les infor-mations concernant la qualit´e des liens de leurs voisins `a deux sauts pour optimiser la consommation d’´energie en faisant de la coop´eration. La communication coop´e-rative permet aussi d’´etendre la port´ee des antennes en faisant coop´erer des nœuds voisins. On peut mˆeme grouper les nœuds on cr´eant des clusters pour faciliter la coop´eration. Les nœuds d’un cluster organisent leurs transmissions afin d’atteindre des nœuds plus lointains et de renforcer les liens radios.

Dans ce qui suit, nous d´ecrivons un des grands d´efis et risques techniques auxquels font face les r´eseaux de capteurs sans fil. Ils sont li´es `a la limitation des canaux sans fil (par exemple les interf´erences). Dans nos travaux, on s’int´eresse aux canaux `a relais.

2.2.3 Canal `a relais

2.2.3.1 Introduction

La coop´eration entre les nœuds, comme on l’a d´ej`a d´efinie, est une technique qui assure la diversit´e dans les r´eseaux sans fil `a ´evanouissement `a tout les niveaux. Dans le cas “slow fading” consid´er´e en pratique, si le canal est en ´evanouissement, le codage ne garantie plus la fiabilit´e de la transmission. En effet, la transmission coop´erative assure une am´elioration importante des performances dans cette situa-tion, ce qui implique l’importance d’utilisation des canaux `a relais.

Van der Meulen a examin´e le cas d’une transmission entre trois terminaux dans lesquels le canal `a relais classique mod´elise les trois canaux de communication cor-respondants. Cover et El Gamal ont ´etudi´e dans (Cover et Gamal, 1979) deux cas de canal `a relais : discret sans m´emoire et avec un bruit additif blanc gaussien et ont d´e-termin´e la capacit´e des canaux `a relais d´egrad´es1_{. Toujours dans (Cover et Gamal,}

1979), et pour d´evelopper des bornes inf´erieures de la capacit´e dans le cas plus g´e-n´eral, trois sch´emas de codage diff´erents ´etaient consid´er´es selon la fonctionnalit´e du relais.

Le relais peut suivre diff´erentes techniques, soit il peut simplement faciliter la trans-mission de la source en introduisant le moins d’interf´erence possible, soit d´ecoder le message de la source et le retransmettre, ou encore coder une version quantifi´ee du signal qu’il re¸coit.

1. Un canal `a relais est dit d´egrad´e si la destination re¸coit une version bruit´ee de ce que le relais re¸coit, conditionn´e par le signal transmis par le relais.