Protocole de transmission d'images avec contrôle de l'énergie pour les réseaux de capteurs sans fil

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Protocole de transmission d’images avec contrôle de l’énergie pour les réseaux de capteurs sans fil

Cristian Duran-Faundez, Vincent Lecuire

To cite this version:

Cristian Duran-Faundez, Vincent Lecuire. Protocole de transmission d’images avec contrôle de

l’énergie pour les réseaux de capteurs sans fil. Huitièmes Journées Doctorales en Informatique et

Réseaux, JDIR’07, Jan 2007, Marne-la-Vallée, France. pp.11-17. �hal-00168296�

Protocole de transmission d'images avec contrôle de l'énergie pour les réseaux de capteurs sans l

Cristian Duran-Faundez et Vincent Lecuire

Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN UMR 7039), Nancy-Université, CNRS Faculté des Sciences et Techniques, BP 239

F-54506 Vandoeuvre-lès-Nancy Cedex, France Email: cristian.duran@cran.uhp-nancy.fr

Résumé— Cet article présente un système de transmission d'images bien adapté aux réseaux de capteurs puisqu'il fournit un compromis entre la qualité des images reçues et l'énergie consommée pour les transmettre de bout en bout. Les économies d'énergie sont obtenues en préparant à la source des paquets de données de différentes priorités, grâce à une transformée en ondelettes de l'image, puis en conditionnant l'acheminement des paquets, saut par saut, suivant leur priorité et l'état de charge des batteries dans les noeuds de transit.

Un modèle analytique de la consommation d'énergie est développé pour quanti er le coût de transmission d'une image.

Les résultats montrent une réduction importante de l'énergie consommée avec le système proposé en comparaison avec un protocole able classique, avec la garantie que la dégradation de la qualité d'image est bornée. L'espérance du gain avoisine par exemple 80% lorsqu'on considère un chemin de bout en bout long de 30 sauts.

I. I

Les réseaux de capteurs représentent une révolution tech- nologique des « instruments de mesure », issue de la con- vergence des systèmes électroniques miniaturisés et des sys- tèmes de communication sans l. Ils sont constitués d'entités autonomes de très petite taille et de très faible complexité, appelées motes, regroupant un capteur, une unité de traitement de données, une unité de transmission sans l et une batterie [1]. Ces motes fonctionnent en réseau et elles vont collaborer pour récolter des données et les acheminer jusqu'à une station de base. Le champ d'utilisation des réseaux de capteurs sans l touche toutes les applications de surveillance couvrant de grands espaces (forêts, terres agricoles, zones sensibles à la pollution, etc..). Ces réseaux soulèvent fondamentalement le problème de la consommation d'énergie puisque chaque mote embarque une quantité d'énergie qui n'est pas illimitée.

Parmi les nombreuses applications potentielles des réseaux de capteurs sans l, celles utilisant des capteurs d'image sont appréciables pour tout ce qui concerne la détection, la reconnaissance et la localisation d'objets par la vision. Des capteurs de petite taille, de faible consommation d'énergie et dotés d'une caméra existent déjà au stade de prototype, par exemple Cyclops [2] ou Alohaim [3]. Mais des protocoles de communication de faible complexité et peu gourmands en énergie doivent être développés pour que ces applications puis- sent être envisagées en pratique. Quelques propositions pour réduire la consommation d'énergie traitent de la compression d'images [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10].

Toutefois, les algorithmes de compression classiques ne sont pas applicables aux réseaux de capteurs d'images car la vitesse de calcul et la quantité de mémoire qu'ils demandent à l'exécution sont incompatibles avec les caractéristiques des motes [11]. Les opérations traitant de la transmission d'images sont, quant à elles, encore peu étudiées dans le contexte des réseaux de capteurs.

Cet article présente un système de transmission d'images bien adapté aux réseaux de capteurs puisqu'il est dicté par la contrainte de consommation d'énergie. Les économies d'énergie sont obtenues en préparant à la source des paquets de données de différentes priorités, grâce à une transformée en ondelettes de l'image, puis en conditionnant l'acheminement des paquets, saut par saut, à leur priorité et l'état de charge des batteries. Le service offert par ce protocole est semi- able, tous les paquets n'étant pas nécessairement livrés à destination.

Le protocole vise principalement la transmission d'images xes compressées ou non, peu importe, sans contrainte de temps. Il fournit un compromis entre la qualité des images reçues et la quantité d'énergie dissipée pour les transmettre de bout en bout, avec la garantie que la baisse de qualité des images est bornée.

Un modèle analytique de la consommation d'énergie est développé pour quanti er le coût de transmission d'une im- age. Les résultats de l'évaluation de performance montrent une réduction importante de l'énergie consommée avec notre protocole en comparaison avec un protocole able classique.

L'espérance du gain avoisine par exemple 80% lorsqu'on considère un chemin de bout en bout long de 30 sauts.

Le reste de l'article est organisé en quatre parties: La section II décrit les principes techniques du système de transmission proposé. La section III détaille les modèles de consommation d'énergie que nous avons développés. Ces modèles sont util- isés pour l'évaluation de performance, dont les résultats sont discutés dans la section IV. La section V conclut les travaux présentés et en trace les perspectives immédiates.

II. P

'

A. Transformée en ondelettes de l'image

La transformée en ondelettes discrète (TO) [12] est une

opération qui décompose un signal (une série d'échantillons

numériques) en deux parties par projection sur un ltre passe- bas L et un ltre passe-haut H. La partie résultant du ltrage passe-bas représente une approximation du signal d'origine à la nouvelle résolution (ou échelle), celle résultant du ltrage passe-haut représentant les détails perdus entre les deux réso- lutions.

Puisqu'une image est typiquement un signal en deux dimen- sions, une TO dyadique est réalisée, en appliquant d'abord les ltres L et H sur les échantillons ligne par ligne, puis en réappliquant les mêmes ltres sur les échantillons résultants, mais colonne par colonne cette fois-ci. Au résultat, l'image est divisée en 4 parties, les sous-images LL, LH, HL et HH comme présenté sur la gure 1(a). La sous-image LL fournit une version à l'échelle

de l'image d'origine, LH, HL et HH représentant les détails perdus respectivement dans les directions horizontale, verticale et diagonale. La TO peut être réitérée sur LL pour obtenir plusieurs niveaux de résolution.

La gure 1(b) présente une image décomposée en trois niveaux de résolution.

LL

HL

HH

LH

LL₂

HL

HH

LH

LH₂HH₂ HL₂

(a) (b)

LL

HL

HH

LH

LL

HL

HH

LH

LL₂

HL

HH

LH

LH₂HH₂ HL₂

(a) (b)

Fig. 1. La TO dyadique appliquée une fois (a) ou deux (b)

La transformation de l'image en une représentation multiré- solution va permettre, à la source, de préparer les données en paquets de différentes priorités. En fait, l'image sera divisée en p résolutions si la TO est appliquée (p 1) fois, ce qui donne au moins p niveaux de priorité (plus si on fait une distinction entre les sous-images ou/et entre les plans de couleur). La plus petite résolution (la résolution 0), qui est représentée par la sous-image LL

, est la plus importante. Avec l'en-tête de l'image, elle doit être transmise jusqu'au puits de manière able pour que l'utilisateur puisse reconstruire une version de l'image d'origine. Les données regroupant l'en-tête et la résolution 0 de l'image seront donc placées dans des paquets ayant la priorité la plus élevée (la priorité 0). Les données associées aux autres niveaux de résolution ont une importance qui décroit de la résolution 1 à (p 1). Elles seront en conséquence rangées dans des paquets de priorité décroissante, la priorité i étant associée à la i

résolution (représentée par les sous-images HL

, LH

, et HH

).

Pour appliquer la TO, nous avons adopté les ltres 5-3 de Le Gall qui ont été spécialement adaptés dans [13] pour opérer dans l'espace des valeurs entières. Ces ltres ayant des coef cients rationnels, le ltre passe-bas est donné par L (z) =

: z

+ z

+

: z + z

+

et le ltre passe- haut par H (z) =

: z + z

+ 1, les valeurs obtenues en sortie des ltres sont ensuite arrondies à l'entier le plus proche. La quantité de données de l'image reste donc la même

après transformation. Ces ltres sont particulièrement appré- ciables dans les applications contraintes par la consommation d'énergie car leur implantation fait intervenir des instructions simples, des additions et des décalages de valeurs entières et non des multiplications et des divisions. Ils sont donc moins gourmand en énergie que des ltres à coef cients non rationnels, c'est la raison pour laquelle ils ont été choisis.

B. Transmission semi- able de l'image

Après transformation de l'image et préparation des paquets de données, le noeud source va transmettre les paquets par ordre de priorités, en commençant par ceux de priorité la plus élevée (0), en continuant par ceux de la priorité immédiatement inférieure (1), et ainsi de suite jusqu'à ceux de la plus basse priorité (p 1). Notre proposition consiste à introduire une condition d'acheminement des paquets, saut par saut, basée sur leur priorité et l'état de charge des batteries dans les noeuds traversés. Ce système de transmission d'image est semi- able au sens où il n'est pas obligatoire de transmettre tous les niveaux de résolution jusqu'au bout, excepté bien sûr la résolution 0 (en-tête d'image compris). Ce principe est motivé par le soucis d'économie d'énergie qui caractérise les applications des réseaux de capteurs. On ne vise pas, ici, à minimiser la consommation d'énergie (pour cela, il faudrait transmettre le moins de données possible, c'est-à-dire considérer une image de la plus petite qualité acceptable pour l'utilisateur), il s'agit de faire un compromis entre la qualité des images obtenues et la quantité d'énergie dissipée pour les transmettre de bout en bout.

Le protocole de transmission d'image s'appuie sur les règles suivantes: Dans l'horizon de la communication de proche en proche, les échanges sont traités de manière able, c'est-à-dire qu'un paquet envoyé à un noeud voisin doit être acquitté im- médiatement, sinon il y a retransmission. Mais dans l'horizon de la communication de bout en bout, un noeud qui reçoit un paquet peut décider de l'écarter s'il estime que la perte du paquet a moins d'importance pour la qualité d'image que la préservation de l'état de sa propre batterie. Pour que les noeuds puissent prendre objectivement leurs décisions (relayer ou écarter tels ou tels paquets), nous avons dé ni un système de décision simple, associant un seuil d'énergie à chaque niveau de priorité. Il est présenté sur la gure 2. On dénote l'ensemble des p seuils d'énergie par f

;

; :::;

; :::;

g , avec 8 ` 2 N ;

2 [0; 1[ et

<

. Les valeurs de ces seuils sont comprises entre 0 et 1 car ils expriment des niveaux d'énergie relatifs sur l'échelle de la capacité d'une batterie. Avec ce système, un noeud ayant reçu un paquet de priorité ` a juste un test à faire pour établir comment traiter le paquet: si l'état courant de sa batterie est supérieure au seuil

, alors le paquet est relayé, sinon il est écarté. Les paquets de priorité 0 devant être relayés dans tous les cas, nous aurons par principe

= 0.

La loi de distribution des seuils d'énergie peut être quel- conque dans le cas général, il suf t qu'elle soit programmée dans un noeud pour que celui-ci opère de manière autonome.

Il n'y a pas non plus d'obligation pour que tous les noeuds

adoptent la même loi. En fait, l'affectation des seuils d'énergie

Fig. 2. Politique de relayage de paquets basé sur des priorités

va dépendre de l'application car elle aura une in uence sur les résultats attendus. Par exemple, une distribution des seuils

vers des valeurs plus proches de 1 favorisera la préservation de l'énergie au détriment de la qualité d'image (elle augmente la probabilité d'écartement des paquets), alors qu'une dis- tribution vers des valeurs plus proches de 0 aura tendance à privilégier la qualité d'image. Une distribution uniforme considèrera à parts égales ces deux critères antagonistes.

Le protocole proposé est très simple à mettre en oeuvre.

En effet, supposons qu'une loi de distribution des coef cients

`

a été pré-programmée dans les noeuds du réseau. Quand un paquet arrive à un noeud, celui-ci a besoin de deux informations pour opérer correctement: la priorité assignée au paquet et le nombre de priorités (résolutions) qu'il y a au total.

Ces informations peuvent être fournies par le noeud source (c'est lui qui décide du nombre de résolutions de l'image) en les embarquant dans des champs de l'en-tête du paquet.

En plus de ces informations, l'en-tête du paquet doit contenir l'identi ant de l'image et l'offset des données. Celles-ci ne servent pas aux noeuds de transit mais sont nécessaires au destinataire nal pour qu'il range les données en bon ordre. Si des paquets sont manquants au destinataire, il peut substituer les données manquantes par des zéros. Autrement, il lui suf t de décoder seulement les données dans les résolutions qui sont reçues entièrement. Comme indiqué précédemment, la abilité des paquets est assurée de proche en proche par un système d'acquittement et retransmission. L'acquittement embarque l'identi ant de l'image et l'offset des données qui étaient contenus dans l'en-tête du paquet de données.

Outre sa simplicité, l'intérêt majeur de ce protocole est qu'il est déployable sur un réseau de capteurs quel que soit le modèle de routage qui est en vigueur. Par exemple, des protocoles de routage basés sur la diffusion comme Flood- ing et Gossiping [14] peuvent être utilisés. D'une manière générale, notre proposition est appropriée pour les applications où l'envoi de données est de type événementiel.

III. A

'

Pour évaluer les béné ces apportés par notre proposition sur les performances de la transmission d'image, nous avons développé un modèle de consommation d'énergie du proto- cole semi- able. Ce modèle est basé sur deux composants élémentaires : un modèle de transceiver radio et un modèle du processus de transformée en ondelettes dyadique. Pour faciliter l'analyse et pour simpli er les formules, nous considérons, sans perte de généralité, les hypothèses suivantes:

Tous les noeuds du réseau ont les mêmes caractéris- tiques (mêmes composants, même con guration des transceivers radio, etc..).

Les seuils d'énergie sont con gurés à l'identique dans tous les noeuds du réseau.

Le niveau de charge des batteries considéré dans un noeud ne varie pas de manière signi cative sur la durée de transmission d'une image.

La route suivie par les paquets pour aller du noeud source jusqu'au puits est constituée de n noeuds intermédiaires, numérotés de 1 à n dans l'ordre de passage, comme sché- matisé gure 3. Cette route est supposée unique et stable sur la durée de transmission d'une image. De même, les transmissions par liaison radio sont considérées sans erreurs (il est évident que la prise en compte des erreurs de transmission serait à l'avantage du protocole semi-

able en comparaison d'un protocole able).

L'image est décomposée en p niveaux de résolutions.

Source 1 2

…

1^ersaut 2^èmesaut i^èmesaut (n+1)^èmesaut

Puits

…

Source 1 2

…

1^ersaut 2^èmesaut i^èmesaut (n+1)^èmesaut

Puits

…

Fig. 3. Représentation du chemin entre la source et le puits

A. Modélisation du protocole semi- able

Pour calculer l'énergie dépensée pour transmettre une image de bout en bout, nous devons déterminer le nombre de sauts exécuté par chaque paquet de données. Il dépend du niveau de priorité ` des données et du niveau de charge des batteries des noeuds intermédiaires. Calculons la probabilité R (`; n) que les paquets de priorité ` soient transmis jusqu'au puits, c'est-à- dire effectuent (n + 1) sauts. Cela correspond à la probabilité que les noeuds de 1 à n ont tous un niveau d'énergie suf sant pour relayer les paquets de cette priorité. L'équation 1 fournit le calcul de cette probabilité:

R (`; n) = (1

)

(1) avec 0 ` p 1. Calculons maintenant la probabilité B (`; i) que les paquets de priorité ` soient écartés en chemin à cause du noeud i. Cela correspond à la probabilité que le noeud i soit le premier sur le chemin à avoir un niveau d'énergie insuf sant pour cette priorité. L'équation 2 donne:

B (`; i) =

:(1

)

(2)

avec 1 i n et 1 ` p 1. Les probabilités R (`; n) et B (`; i) vont servir à évaluer la consommation d'énergie moyenne (c'est l'espérance mathématique) pour transmettre une image. Comme une image constitue a priori un gros volume de données, c'est-à-dire plus que l'unité maximale de transmission, elle est transmise en plusieurs paquets dans le cas général. Représentons par m

et t

respectivement le nombre et la taille moyenne des paquets nécessaires pour transmettre entièrement les données du niveau de priorité

`, y compris les informations ajoutées dans les en-têtes de protocole. Posons aussi E (k) l'énergie consommée pour transmettre et acquitter un paquet de k octets entre deux noeuds voisins (coût d'énergie pour un saut). Nous allons développer ci-dessous le modèle de consommation d'énergie de la transmission d'image avec le protocole semi- able.

Rappelons qu'avec ce protocole, la décision d'un noeud de relayer ou de bloquer les paquets d'un niveau de priorité donné dépendra seulement du niveau d'énergie de sa propre batterie, indépendamment de l'état des batteries des autres noeuds. Considérons d'abord les données de la résolution 0 de l'image puisqu'elles sont transmises en premier. Elles sont divisées en m

paquets de priorité 0 et de taille moyenne t

, qui sont nécessairement transmis jusqu'au puits. Cha- cun des paquets effectue (n + 1) sauts et la consommation d'énergie pour les transmettre de bout en bout équivaut donc à (n + 1) :m

:E (t

).

Pour les autres résolutions de l'image par contre, les paquets sont susceptibles d'être écartés en chemin. Considérons les données de la résolution `, qui sont divisées en m

paquets de taille moyenne t

. Ces paquets effectuent nécessairement le saut du noeud source au noeud 1, comme schématisé sur la gure 3, mais les autres sauts sont conditionnés à l'état des noeuds sur la route. En fait, le nombre de sauts exécutés par les paquets de priorité ` sera égal à 1 si cette priorité est bloquée par le noeud 1, égal à 2 si elle est bloquée par le noeud 2, ...

égal à i si elle est bloquée par le noeud i, ... ou bien égal à (n + 1) si aucun noeud intermédiaire est bloquant pour cette priorité. A partir des équations 1 et 2, l'énergie consommée de bout en bout pour transmettre les paquets de priorité ` est donnée par :

E

(m

; t

) = R (`; n) : (n + 1) :m

:E (t

)

| {z }

cas où tous les sauts sont accomplis

+

X

i=1

B (`; i) :i:m

:E (t

)

| {z }

cas où le noeudiest bloquant

(3)

Finalement, la consommation d'énergie cumulée de bout en bout pour transmettre l'image dans sa totalité équivaut à:

E

= (n + 1) :m

:E (t

) +

p 1

X

`=1

[m

:E (t

) :

(R (`; n) : (n + 1) + X

i=1

B (`; i) :i)] (4)

B. Modélisation du transceiver radio

La communication d'un message entre deux noeuds voisins par une liaison radio engage un ensemble de procédures chez l'émetteur comme chez le récepteur, qui consomment, chacune, une certaine quantité d'énergie. Un modèle simple de transceiver radio considère trois opérations élémentaires, comme cela est schématisé sur la gure 4: la transmission d'un message lorsque le transceiver est en mode émission, la réception d'un message lorsqu'il est en mode réception, et le basculement d'un mode à l'autre. Pour un noeud i donné, le coût d'énergie pour chacune de ces opérations est noté respectivement E

(k; P

), E

(k) et E

, où k représente la longueur du message, en octets, et P

la puissance de transmission. Pour simpli er, nous considérerons que tous les noeuds ont exactement les mêmes caractéristiques, donc qu'ils consomment la même quantité d'énergie pour une même opération.

Unité de TX (ETX)

Unité de RX (E_RX) Unité de

commutation RX/TX(E_SW) Sélection du

mode RX/TX

Paquet de données Paquet de

données Unité de TX

(ETX)

Unité de RX (E_RX) Unité de

commutation RX/TX(E_SW) Sélection du

mode RX/TX

Paquet de données Paquet de

données

Fig. 4. Modèle du transceiver radio

Si l'énergie consommée est dé nie en millijoule ( mJ), elle peut être exprimée comme le produit de la tension appliquée sur le circuit, en volt ( V), de l'intensité du courant qui le traverse, en milliampère ( mA) et du temps écoulé pour exé- cuter l'opération, en seconde ( s). On peut donc écrire E

= C

:V

:T

, E

(k; P

) = k:C

(P

) :V

:T

et E

(k) = k:C

:V

:T

, où V

représente la tension fournie par la batterie, C

, C

et C

représentent l'intensité des courants pour les trois opérations, T

est le temps de commutation de mode et T

est le temps de transmission d'un octet (T

= T

nécessairement).

Le modèle de consommation d'énergie du protocole semi- able, spéci é par l'équation 4,exprime par la variable E (k) le coût d'énergie pour transmettre et acquitter un paquet de k octets entre deux noeuds voisins (coût d'énergie pour un saut).

En respectant le modèle de transceiver radio, et en considérant qu'un message d'acquittement a une longueur xe de L

octets, nous pouvons écrire:

E (k) = (k + L

) :C

(P

) :V

:T

+ (k + L

) :C

:V

:T

+

4:C

:V

:T

(5)

C. Modélisation de la transformée en ondelettes dyadique Un modèle de consommation d'énergie pour la transformée en ondelettes dyadique est dé ni par Lee et Dey dans [15].

Ce modèle a été établi en décomposant l'opération globale

en instructions élémentaires, et en déterminant combien de

fois ces instructions étaient exécutées lorsque le ltre 5- 3 de Le Gall est appliqué (c'est justement celui que nous utilisons). En fait, pour chaque pixel, l'application du ltre passe-bas nécessite 8 décalages et 8 additions, alors que le ltre passe-haut exige 2 décalages et 4 additions. De plus, chaque pixel doit être lu deux fois en mémoire et écrit deux fois. En considérant que l'image d'origine a une dimension de M N pixels et que la transformée en ondelettes dyadique est exécutée itérativement T fois, alors le coût d'énergie est approximativement donné par:

E

(M; N; T ) = M:N:(10:"

+ 12:"

+ 2:"

+ 2:"

):

X

i=1

1

4

(6) où "

, "

, "

et "

représentent le coût d'énergie des quatre instructions élémentaires sur octet, re- spectivement le décalage, l'addition, la lecture et l'écriture.

IV. R

Dans cette section, nous appliquons les modèles de con- sommation d'énergie pour évaluer les performances de la transmission d'image avec le protocole semi- able et les comparer à celles obtenues avec un protocole able classique.

Les tests ont été effectués sur une image monochrome de 128 128 pixels, présentée gure 5. Elle est codée à l'origine sur 8 bits par pixel. Elle a une taille de 16393 octets, y compris l'en-tête d'image de 9 octets. Nous donnerons d'abord les valeurs numériques que nous avons affectées aux paramètres des modèles, puis nous présenterons les résultats numériques.

Fig. 5. Image originale utilisée pour les tests (128x128 pixels 8-bits)

A. Paramètres d'entrée du modèle

1) Caractéristiques matérielles des capteurs: Nous avons pris comme référence les valeurs caractéristiques des motes MICA2 [16]. Ces matériels sont constitués d'un micro- controleur basse-consommation ATmega128L à 7; 37 MHz, une EEPROM de 4 Ko, un transceiver radio CC1000 de Chipcon avec modulation FSK et une mémoire Flash Atmel AT45DB041 avec 512 Ko pour stocker les données. Les motes MICA2 fonctionnent avec deux piles AA (3 V au total). Les valeurs que nous avons adoptées sont tirées des documentations techniques [17] et des expériences présentées dans [18] et [19]. Ces valeurs sont données dans le tableau I.

La puissance de transmission de 20 dBm est la plus petite qui peut être con gurée sur les motes MICA2, cela permet en pratique de communiquer dans un rayon de 5 m environ. Avec les valeurs indiquées dans le tableau I, nous pouvons calculer l'énergie consommée pour les opérations primitives sur les données de l'image (appliquer la TO, transmettre un paquet, le recevoir). Pour donner un ordre de grandeur, disons que la transmission de données coûte 5; 6 J par octet, la réception 10; 5 J par octet, le basculement de mode coûte 5; 3 J et la TO appliquée une seule fois coûte 9; 2 J par octet.

2) Caractéristiques du protocole: Les motes MICA2 fonc- tionnent sous TinyOS/nesC développé par l'UC-Berkeley [20].

La taille maximale des messages imposée par TinyOS est de 255 octets. Le kit de développement prédé nit plusieurs formats, nous avons utilisé des messages Multihop pour en- capsuler nos paquets de données et leurs d'acquittements. Les messages Multihop réservent 17 octets pour les informations d'en-tête et de synchronisation. L'en-tête de nos paquets étant codé lui-même sur 4 octets, il reste 234 octets au maximum pour la charge utile. De la même manière, les acquittements sont codés sur 3 octets. Nous avons donc xé L

= 20.

Concernant l'affectation des valeurs des seuils d'énergie dans les motes, nous avons choisi arbitrairement une distri- bution uniforme, c'est-à-dire

=

; 8 `, p étant le nombre de priorités (résolutions) des données (de l'image).

B. Evaluation et comparaison des performances

Nous avons d'abord calculé l'énergie consommée de bout en bout pour transmettre l'image test originale sans appliquer la TO. L'image faisant 16393 octets, le noeud source doit donc préparer 71 paquets en moyenne de 231 octets, tous de priorité 0. Dans ce scénario, la transmission est able de bout en bout.

L'énergie consommée, normalisée par le nombre de sauts, est constante, égale à 312; 28 mJ par saut. Cette valeur va nous servir de référence pour calculer les gains obtenus avec le protocole semi- able.

Maintenant, considérons des scénarios où l'image est di- visée en plusieurs niveaux de résolutions. Quand la TO est appliquée une fois, l'image est divisée en 2 niveaux de résolu- tions, la résolution 0 de 4106 octets (en-tête d'image compris) et la résolution 1 de 12288 octets. Dans ce cas, le noeud source doit préparer 18 paquets de priorité 0 en moyenne de 228 octets et 52 paquets de priorité 1 en moyenne de 236 octets.

De manière similaire quand la TO est appliquée deux fois, on

obtient 3 niveaux de résolutions, la résolution 0 de 1036 octets,

la résolution 1 de 3072 octets et la résolution 2 de 12288

octets. Les résultats des calculs de la consommation d'énergie

pour ces deux scénarios sont présentés sur la gure 6. Quand le

chemin est long d'un seul saut, le coût est supérieur à la valeur

de référence puisque l'énergie consommée par la TO s'ajoute

au coût de la transmission. Mais ensuite, l'espérance de gain

augmente vite: Dans le scénario avec une TO, le coût d'énergie

moyen est de 134; 66 mJ par saut sur un chemin formé de 10

noeuds intermédiaires (soit une économie de 57% par rapport

à la valeur de référence), de 107; 9 mJ par saut avec 20 noeuds

intermédiaires (65% d'économie) et de 98; 4 mJ par saut avec

Variables Description Valeur

V

Voltage fourni par la batterie d'un noeud 3

C

(-20) Intensité du courant dans le transceiver radio pour envoyer 1 octet (avec -20 dBm) 3,72

C

Intensité du courant dans le

radio pour recevoir 1 octet 7,03

C

Intensité du courant dans le transceiver radio pour basculer de mode (rx/tx) 15

T

Temps écoulé pour envoyer/recevoir 1 octet 4,99E-4

T

Temps écoulé pour basculer de mode (rx/tx) 2,5E-4

"_{shif t}

Energie dissipée dans le micro-controleur pour exécuter une instruction de décalage sur octet 3,3

"add

Energie dissipée par le micro-controleur pour exécuter une instruction d'addition sur octet 3,3

"rmem

Energie dissipée pour lire 1 octet en mémoire Flash 0,26

"wmem

Energie dissipée pour écrire 1 octet en mémoire Flash 4,3

TABLE I

PARAMÈTRES RELATIFS AUX MOTESMICA2

30 noeuds intermédiaires (68% d'économie). Les résultats sont encore meilleurs dans le scénario avec deux TO, puisqu'on obtient dans les mêmes situations respectivement 85; 17 mJ par saut pour 10 noeuds (72% d'économie), 54; 34 mJ pour 20 noeuds (82% d'économie) et 43; 34 mJ par saut pour 30 noeuds (86% d'économie).

0 5 10 15 20 25 30

0 50 100 150 200 250 300 350 400

n (nombre de noeuds intermédiaires)

E (mJ par saut)

Sans TO 1 TO 2 TO

Fig. 6. Coût d'énergie de bout en bout (ramené par saut) avec le protocole en boucle ouverte.

Ces résultats mettent en évidence qu'un protocole semi- able permet de préserver une grande quantité d'énergie sur l'ensemble des noeuds entre la source et le puits. Bien sûr, plus un noeud sera éloigné de la source, plus l'espérance de gain sera élevée. Puisque ces économies d'énergie sont obtenues en écartant des paquets en cours de route, elles entraînent en contrepartie une diminution de la qualité des images qui seront visualisées au destinataire, due à la perte d'une partie des données. Cette dégradation de la qualité d'image doit être acceptable pour l'utilisateur, sinon l'adoption d'un protocole semi- able n'aura pas d'intérêt. Les images qui seraient visualisées à partir des données de la résolution 0 seulement, c'est-à-dire dans le pire des cas, sont présentées sur la gure 7(a) et 7(b) respectivement dans le cas où une seule TO est appliquée à la source et dans le cas où deux TO sont appliquées. On peut donc comparer la qualité visuelle des deux images, ainsi que leur PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). En pratique, le noeud source divisera l'image en un nombre de résolutions qui dépend à la fois des caractéristiques initiales de l'image et des besoins de l'application.

(b) Image obtenue avec 2 TO, résolution 0.

(PSNR = 32.25 dB) (a) Image obtenue avec

1 TO, résolution 0 (PSNR = 38.11 dB)

Fig. 7. Image visualisée au destinataire dans le pire des cas quand la source applique une TO (a) ou deux (b).

Etudions de manière plus approfondie la corrélation entre la qualité des images reçues et l'énergie dépensée pour les transmettre avec le protocole semi- able. A partir des proba- bilités pour chaque résolution d'être transmise jusqu'au puits, le PSNR moyen des images reçues peut être exprimé par l'équation 7:

P SN R = R(p 1; n):P SN R(p 1) +

p 2

X

`=0

[(R(`; n) R(` + 1; n)) :P SN R(`)] (7)

où P SN R(`) correspond au PSNR de l'image dans le niveau de résolution `, c'est-à-dire en ayant correctement reçu les données associées aux résolutions 0 à `.

La gure 8 présente l'évolution de P SN R en fonction de l'énergie dépensée pour transmettre l'image, en considérant un chemin formé de 1 à 30 noeuds intermédiaires. Les résultats montrent bien qu'avec la réduction de l'énergie dépensée, le PSNR diminue mais tend vers une valeur bornée. De même, l'augmentation du nombre de résolutions de l'image accroît les économies d'énergie potentielles, mais au prix d'une diminution du PSNR pour le même coût d'énergie.

Cela est visible, par exemple, en visant les valeurs du PSNR

obtenues dans les deux scénarios lorsque la dépense d'énergie

est de 200 mJ par saut. En effet, le PSNR moyen est de 39dB

dans le scénario avec 1 TO, et seulement de 35; 5dB dans celui

avec 2 TO.

0 50 100 150 200 250 300 350 32

34 36 38 40 42 44 46

E (mJ par saut)

PSNR moyen (dB)

1 TO 2 TO

Fig. 8. PSNR vs Energie consommée

V. C

Cet article a présenté un protocole de transmission d'images adapté aux réseaux de capteurs sans l. En effet, il fournit un compromis entre la qualité des images reçues et la quantité d'énergie dissipée pour les transmettre de bout en bout, avec le soucis de préserver l'énergie des noeuds par lesquels les paquets transitent si le manque d'énergie est avéré. De plus, le protocole a une très faible complexité et son implantation dans les motes est vraiment aisée. Les résultats de perfor- mance, obtenus en développant un modèle de consommation d'énergie, montrent sans ambiguïté une réduction importante de l'énergie consommée avec le protocole semi- able, en com- paraison avec un protocole able classique. En contrepartie des économies d'énergies obtenues en acceptant certaines pertes de paquets, la qualité d'image va nécessairement être dégradée lorsque des paquets sont manquants au destinataire. Comme le pire des cas correspond au plus petit niveau de résolution de l'image, il peut être parfaitement contrôlé à la source.

En conclusion, ces premiers résultats sont prometteurs. Ils doivent toutefois être con rmés par simulation et par expéri- mentation, en considérant d'autres indicateurs de performance, en particulier ceux liés au temps: durée de vie du réseau, durée de vie individuelle des noeuds, etc.. La compression des images devrait permettre de réaliser des économies d'énergie supplémentaires et nous cherchons à identi er la technique qui serait la plus appropriée dans les réseaux de capteurs.

Nous travaillons aussi sur un couplage plus étroit entre le protocole de transmission d'image et ceux prenant en charge la découverte, l'établissement et la recon guration des routes du réseau.

R

[1] I. Akyildiz, W. Su, Y. Sankarasubramaniam, and E. Cayirci, “Wireless sensor networks: A survey,” Computer Networks, vol. 38, no. 4, pp.

393–422, March 2002.

[2] M. Rahimi, R. Baer, O. I. Iroezi, J. C. Garcia, J. Warrior, D. Estrin, and M. Srivastava, “Cyclops: In situ image sensing and interpretation in wireless sensor networks,” inProceedings of the 3rd ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys 2005), San Diego, CA, November 2005, pp. 192–204.

[3] E. Culurciello and A. G. Andreou, “CMOS image sensors for sensor networks,”Analog Integrated Circuits and Signal Processing, vol. 49, no. 1, pp. 39–51, october 2006.

[4] K.-S. Lui and E. Y. Lam, “Image transmission in sensor networks,” in IEEE Workshop on Signal Processing Systems Design and Implementa- tion, November 2005, pp. 726–730.

[5] E. Magli, M. Mancin, and L. Merello, “Low-complexity video compres- sion for wireless sensor networks,” inProceedings of 2003 International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2003), July 2003, p.

5885588.

[6] R. Wagner, R. Nowak, and R. Baraniuk, “Distributed image compression for sensor networks using correspondence analysis and super-resolution,”

inProceedings of 2003 International Conference on Image Processing (ICIP), vol. 1, September 2003, p. 597600.

[7] H. Wu and A. A. Abouzeid, “Power aware image transmission in energy constrained wireless networks,” inProceedings of the 9th IEEE Sym- posium on Computers and Communications (ISCC'2004), Alexandria, Egypt, June 2004.

[8] ——, “Energy ef cient distributed JPEG2000 image compression in multihop wireless networks,” in 4th Workshop on Applications and Services in Wireless Networks (ASWN 2004), August 2004, pp. 152–

160.

[9] ——, “Energy ef cient distributed image compression in resource- constrained multihop wireless networks,”Computer Communications, vol. 28, no. 14, pp. 1658–1668, September 2005.

[10] W. Yu, Z. Sahinoglu, and A. Vetro, “Energy ef cient JPEG 2000 image transmission over wireless sensor networks,” in IEEE Global Telecommunications Conference (GLOBECOM '04), vol. 5, 2004, pp.

2738–2743.

[11] N. Kimura and S. Lati , “A survey on data compression in wireless sen- sor networks,” inInternational Conference on Information Technology:

Coding and Computing (ITCC 2005), vol. 2, April 2005, pp. 8–13.

[12] S. Mallat, A Wavelet Tour of Signal Processing, 2nd ed. Academic Press, 1999.

[13] A. R. Calderbank, I. Daubechies, W. Sweldens, and B.-L. Yeo, “Wavelet transforms that map integers to integers,”Applied and Computational Harmonic Analysis, vol. 5, no. 3, pp. 332–369, 1998.

[14] S. M. Hedetniemi, S. T. Hedetniemi, and A. L. Liestman, “A survey of gossiping and broadcasting in communication networks,”Networks, vol. 18, no. 4, pp. 319–349, 1998.

[15] D.-G. Lee and S. Dey, “Adaptive and energy ef cient wavelet image compression for multimedia data services,” inIEEE International Con- ference on Communications ICC'02, 2002.

[16] Crossbow Technology Inc., http://www.xbow.com.

[17] “ATmega128(L) summary,” Atmel Corporation, http://www.atmel.com, Datasheet.

[18] V. Shnayder, M. Hempstead, B.-R. Chen, G. W. Allen, and M. Welsh,

“Simulating the power consumption of large-scale sensor network appli- cations,” inProceedings of the Second ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys'04), Baltimore, MD, November 2004.

[19] G. Marhur, P. Desnoyers, D. Ganesan, and P. Shenoy, “Ultra-low power data storage for sensor networks,” inProceedings of IEEE/ACM Conference on Information Processing in Sensor Networks, Nashville, TN, April 2006.

[20] UC Berkeley, “TinyOS: An operating system for networked sensors,”

http://www.tinyos.net.