Haut PDF Prolongation de la durée de Vie des batteries dans les réseaux de capteurs sans Fil (RCSF)

Prolongation de la durée de Vie des batteries dans les réseaux de capteurs sans Fil (RCSF)

Prolongation de la durée de Vie des batteries dans les réseaux de capteurs sans Fil (RCSF)

22 Chapitre 1 : Les réseaux de capteurs définitions et concepts de base 1.8.2 Contiki et Rime Contiki [A. DUNKELS et al., 2004] est également un système d’exploitation open source et événementiel. Il a été conçu par une équipe du centre suédois de recherche scientifique SICS pour les systèmes embarqués fortement contraints en mémoire. Ecris en langage C, ce système d’exploitation utilise le concept de protothread [A. Dunkels et al., 2006] qui permet d’écrire des programmes à événement comme des threads et ce avec un faible surcoût (2 octets et quelques cycles de processeurs). L’empreinte mémoire de Contiki est plus importante que celle de TinyOS [Jason H et al., 2000] mais il rend possible l’ordonnancement avec priorité et fournit une plus grande flexibilité comme le changement dynamique d’applications. Le système Contiki offre deux piles de communication. La première uIP (micro IP) [A. Dunkels, 2003] qui supporte les protocoles IP, TCP, UDP et ICMP. La deuxième, Rime [Adam D et al., 2007] fournit à la couche applicative un jeu d'instructions de communication, permettant les différentes connexions avec les capteurs voisins. Les applications ou les protocoles exécutés au-dessus de la pile Rime peuvent utiliser une ou plusieurs instructions de communication fournies par la pile de communication Rime. Rime peut être associé au mécanisme Chameleon afin de s'adapter aux protocoles de la couches MAC. Chameleon gère la création, la lecture et la transformation des entêtes des protocoles de la couche liaison de données du modèle OSI et communique avec la pile Rime en associant des attributs aux paquets. Les informations importantes des entêtes des protocoles inférieurs pourront ainsi remonter vers la couche applicative ou le protocole situé au-dessus de la pile de communication Rime [Adam D et al., 2007] .
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Prolongation de la durée de vie des batteries dans les réseaux de capteurs sans Fil (RCSF)

Prolongation de la durée de vie des batteries dans les réseaux de capteurs sans Fil (RCSF)

En fait, l'approche adoptée par les protocoles à la demande (On demande) est l'idéale, car elle maximise davantage la durée de vie du réseau parce que les nœuds ne restent actifs que pendant la période requise pour la communication. En outre, il ya seulement un impact très limité sur la latence, car le nœud cible se réveille immédiatement dès qu'il se rend compte qu'il ya un message en attente. Malheureusement, l'adoption d’un tel régime avec une seule radio est presque toujours impossible, parce qu’il peut être appliqué uniquement lorsque la distance entre les nœuds est très courte (quelques mètres). Introduire une radio réveil est une direction plus prometteuse, notamment adaptée à des applications de détection. Toutefois, la radio réveil est coûteuse et généralement elle n'est pas fournie avec les plates-formes de capteurs couramment utilisées. Ainsi, quand une deuxième radio n'est pas disponible ou pratique, d'autres solutions comme les protocoles de rendez-vous programmé et les protocoles de réveil asynchrones peuvent être utilisés.
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Mécanismes optimisés de planification des états des capteurs pour la maximisation de la durée de vie dans les réseaux de capteurs sans fil.

Mécanismes optimisés de planification des états des capteurs pour la maximisation de la durée de vie dans les réseaux de capteurs sans fil.

à la revue Wireless Communications & Mobile Computing (Wiley), nous traitons le problème de la maximisation de la durée de vie d'un RCSF dont les n÷uds sont mu- nis de plusieurs puissances de transmission. Un capteur peut donc atteindre un plus grand nombre de têtes de grappes potentielles en utilisant une plus grande puissance de transmission, mais à un coût énergétique plus élevé. Dans cette problématique, la puissance de transmission utilisée par chaque capteur inuence la conguration globale du réseau et nous nous intéressons alors à trouver l'allocation optimale, en termes de durée de vie du réseau, des états et des puissances de transmission aux capteurs, tout en assurant la couverture totale de la zone surveillée par les capteurs "allumés" et la structuration en grappes du réseau, i.e., chaque capteur doit être soit une tête de grappe, soit connecté à une tête de grappe voisine moyennant la puissance de transmission qui lui a été allouée. Nous modélisons notre problème sous forme d'un problème d'optimisation à variables entières, que nous démontrons NP- complet. Nous proposons ensuite un algorithme à base d'heuristique taboue pour trouver une solution proche de l'optimalité. Nos résultats de simulation démontrent que notre heuristique génère de bons résultats, comparée à la solution optimale géné- rée par CPLEX. Comparé à HEED, un protocole distribué de formation de grappes dans les RCSF munis de puissance de transmission variable, notre algorithme génère de meilleurs résultats en termes de durée de vie du réseau et de répartition de l'éner- gie dissipée sur les capteurs.
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Utilisation de l’interaction entre couches pour prolonger la durée de vie des réseaux de capteurs sans fil

Utilisation de l’interaction entre couches pour prolonger la durée de vie des réseaux de capteurs sans fil

 Modèles et hypothèses   Avant de présenter les spécificités d'implémentation de CREC, ils introduisent d'abord les modèles et les hypothèses impliqués dans ce travail.Un RCSF composé d'un grand nombre de nœuds de capteurs et d'un puits stationnaire dans une zone intéressée est considérée dans ce travail. Les nœuds de capteurs sont distribués au hasard dans la zone et restés stationnaire après le déploiement. Tous ont des capacités similaires et égales importance. Cependant, ils sont limités dans la capacité de traitement, la mémoire l'espace, le stockage d'énergie et la bande passante de communication. En raison de la portée radio limitée et contraintes énergétiques, la communication multi-hop est exploitée pour relayer les données sensorielles nœud source vers le puits. L'évier a des ressources illimitées pour effectuer la collecte de données et tâches de traitement. Motivé par le fait que les applications RCSF nécessitent intrinsèquement une localisation informations pour identifier de manière unique un objet surveillé de tous les autres, ils supposent que chaque nœud est conscient de sa localisation via un système de positionnement global embarqué (GPS) ou un algorithme de localisation. De plus, l'emplacement de l'évier est connu de tous les nœuds de capteurs à partir d'informations pré-programmées, de sorte que chacun d'eux peut déterminer où transmettre paquets de données. Pour utiliser efficacement le support sans fil partagé, tous les nœuds du réseau sont supposés coordonner l'accès au moyen en adoptant l'accès multiple sens porteur avec le protocole MAC d'évitement de collision (CSMA / CA), qui s'est avéré efficace de nombreux travaux antérieurs. Le modèle de réseau est orienté vers le flux de données basé sur les événements, dans lequel les nœuds de capteurs envoient un paquet de données au récepteur
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Contribution au déploiement optimisé des réseaux de capteurs sans fil

Contribution au déploiement optimisé des réseaux de capteurs sans fil

Networks Sensors ). En effet, les nœuds directionnels sont souvent équipés par de capteurs ultrason, de capteurs vidéo ou de capteurs infrarouge. Ils diffèrent des nœuds traditionnels omnidirectionnels pour différents paramètres tel que l'angle de vue, la direction de fonctionnement et le champ de vision. Ils classifient les algorithmes et les approches existantes résolvant la problématique de couverture réseau et déterminent leurs complexités, spécificités et performances. En effet, ils classifient les méthodes d'optimisation de la couverture en quatre classes principales : l’optimisation de la couverture basée sur les cibles, l’optimisation de la couverture basée sur les zones de couvertures, l’optimisation de la couverture avec garantie de la connectivité, et la prolongation de la durée de vie du réseau. Ils définissent les modèles de détection, les défis envisagées pour les réseaux de capteurs directionnels (DNS) et leurs (dis)similarités par rapport aux RCSF. Les auteurs de [16] spécifient les avantages et les inconvénients de la mobilité et la motilité des DNS en termes de couverture et durée de vie du réseau.
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La gestion de la qualité de service temps-réel dans les réseaux de capteurs sans fil

La gestion de la qualité de service temps-réel dans les réseaux de capteurs sans fil

CHAPITRE I : Généralités sur les RCSF et État de l’Art 32 3.4. Rapport cyclique (Duty Cycle) dans le standard IEEE 802.15.4 La ressource d’énergie étant rare dans les RCSF, plusieurs protocoles MAC ont été proposés pour pallier ce problème en réduisant le rapport cyclique. Les protocoles S-MAC « Sensor-MAC » ‎[65], T-MAC « Timeout-MAC » [66], U-MAC « Utilization MAC » [67] et OD-MAC « On-Demand MAC » [68] sont quelques exemples de ces protocoles MAC. Le standard IEEE 802.15.4 utilise aussi le mécanisme de Duty Cycle afin d’économiser de l’énergie et prolonger la durée de vie des nœuds du réseau. Cette option est disponible seulement dans le mode avec beacon activé lorsque les paramètres BO et SO sont différents (SO < BO). Cette alternance des deux modes de sommeil et de réveil est bien adaptée aux réseaux de capteurs sans fil, car dans la plupart des applications, les nœuds RCSF n’ont pas besoin de rester actifs tout le temps. Ils peuvent opérer pendant un temps très court pour transmettre ou recevoir les paquets. Ainsi, les nœuds peuvent profiter de ce temps d’inactivité en se mettant en mode veille pour conserver de l’énergie. Le coordinateur du PAN est le seul nœud qui doit rester actif tout le temps s’il gère plusieurs clusters, notamment dans le cas de la topologie d’arbre de clusters. Dans ce cas de figure, il doit être alimenté par une source d’énergie permanente.
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Contribution au déploiement optimisé des réseaux de capteurs sans fil

Contribution au déploiement optimisé des réseaux de capteurs sans fil

Networks Sensors ). En effet, les nœuds directionnels sont souvent équipés par de capteurs ultrason, de capteurs vidéo ou de capteurs infrarouge. Ils diffèrent des nœuds traditionnels omnidirectionnels pour différents paramètres tel que l'angle de vue, la direction de fonctionnement et le champ de vision. Ils classifient les algorithmes et les approches existantes résolvant la problématique de couverture réseau et déterminent leurs complexités, spécificités et performances. En effet, ils classifient les méthodes d'optimisation de la couverture en quatre classes principales : l’optimisation de la couverture basée sur les cibles, l’optimisation de la couverture basée sur les zones de couvertures, l’optimisation de la couverture avec garantie de la connectivité, et la prolongation de la durée de vie du réseau. Ils définissent les modèles de détection, les défis envisagées pour les réseaux de capteurs directionnels (DNS) et leurs (dis)similarités par rapport aux RCSF. Les auteurs de [16] spécifient les avantages et les inconvénients de la mobilité et la motilité des DNS en termes de couverture et durée de vie du réseau.
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Une technique d’optimisation de la consommation d’énergie dans les réseaux de capteurs sans fil

Une technique d’optimisation de la consommation d’énergie dans les réseaux de capteurs sans fil

Résumé Les réseaux de capteurs sans fil représentent une révolution technologique des instruments de mesures, issue de la convergence des systèmes électroniques miniaturisés et des systèmes de communication sans fil. Il s’agit d’ensembles d’unités électroniques miniaturisées capables de mesurer certains phénomènes physiques dans l’environnement où ils sont déployés. En raison des contraintes de miniaturisation, et aussi de coût de fabrication, les nœuds de capteurs sont généralement dotés de ressources très limitées en termes d’énergie, de capacité du calcul, d’espace du stockage de données et de débit de transmission. Ces limitations motivent une grande partie des problématiques de recherche dans le domaine des réseaux de capteurs sans fil, en particulier, la contrainte de l’énergie qui est un problème fondamental. L’objectif de ce travail est de proposer un protocole de routage basé sur l’algorithme à évolution différentielle (AED) dans les réseaux de capteurs sans fils (RCSFs) pour minimiser la consommation d’énergie et prolonger la durée de vie du RCSF, appelé DEBCR (Differential Evolution Based Clustering and Routing protocol). La performance du protocole proposé est testée à l’aide du langage de programmation MATLAB.
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Clustering pour l'optimisation de la durée de vie des réseaux de capteurs sans fil

Clustering pour l'optimisation de la durée de vie des réseaux de capteurs sans fil

F IGURE 5: Stabilit´e du r´eseau F IGURE 6: Excentricit´e moyenne 4 Conclusion Dans cet article nous avons introduit de nouvelles m´etriques pour le clustering dans les r´eseaux de cap- teurs sans fil. Grˆace `a l’int´egration du niveau de batterie dans la m´etrique utilis´ee pour le choix des cluster- heads, nous ´equilibrons la consommation ´electrique entre tous les nœuds et nous maximisons donc la dur´ee pendant laquelle tous les nœuds du r´eseau sont op´erationnels. L’algorithme propos´e est distribu´e et les modifications concernant le clustering sont locales, ce qui permet d’avoir un r´eseau de grande ampleur.
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Sélection des nœuds dans les réseaux de capteurs sans fil avec récolte d'énergie

Sélection des nœuds dans les réseaux de capteurs sans fil avec récolte d'énergie

7.1 Synthèse des travaux Dans ce travail, on a étudié le problème issu d’un réseau de capteurs sans fil dans lequel les nœuds émetteurs sont capables de récolter l’énergie à partir des sources d’énergie re- nouvelables alors que le récepteur est équipé de plusieurs antennes et utilise un récepteur linéaire « zero-forcing ». Ce mémoire commence par une présentation des réseaux de cap- teurs sans fil, les systèmes à antennes multiples ainsi que le concept de la récolte d’énergie. On a mis l’accent sur les bienfaits de la technologie de la récolte d’énergie qui malgré le grand nombre des capteurs déployés, peut réduire les coûts prohibitifs associés au remplacement de leurs batteries traditionnellement utilisées et nécessitant des interventions manuelles pour leur recharge ou/et remplacement. Par conséquent, cette technologie est prometteuse dans ce domaine d’application améliorant ainsi la durée de vie des réseaux de capteurs sans fil et ré- duisant les dépenses liées à leur entretien et leur maintenance. Une brève revue de littérature est présentée à la suite de cet aperçu général sur les différents concepts introduits.
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Contribution à la modélisation et à la vérification de réseaux de capteurs sans fil

Contribution à la modélisation et à la vérification de réseaux de capteurs sans fil

Le but n’est pas de fournir l’information quantitative sachant que le nombre initial d’unités d’énergies allouées aux nœuds n’est pas suffisant (La figure 4.28 montre la durée de vie du système en heures 3 , alors qu’il faut au moins, plusieurs semaines). Cependant, l’expert peut avoir une idée du composant le plus critique (i.e., celui qui tombe en panne le premier) suivant les divers scénarios. Ce résultat est complémentaire de la simulation qui peut traiter des durées plus longues mais pas de manière exhaustive. Notre vérification exhaustive exhibe le scénario dans le pire des cas, que le système peut avoir. Le calcul de traces minimales est plus coûteux que l’accessibilité, mais il est toujours possible pour les grandes valeurs : pour Activity1 avec 500 unités d’énergie, cela prend moins que 4 heures pour calculer la trace minimale (447 transitions) avec une mémoire de 6.7 Giga octets.
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Techniques de conservation d'énergie pour les réseaux de capteurs sans fil

Techniques de conservation d'énergie pour les réseaux de capteurs sans fil

De nombreuses études de recherche ont été menées an de diminuer la consommation d'énergie liée aux communications et prolonger la durée de vie du réseau. Beaucoup de ces techniques sont résumées dans [ ACFP09 ]. Certains eorts ont été fournis récemment pour analyser la  borne supérieure  de la durée de vie des réseaux de capteurs ad hoc. Un modèle analytique a été proposé dans [ JP07 ] où, Jian et Prasant ont étudié quelques approches en vue d'atténuer ce qu'ils appellent le energy hole problem. Dans [ BS02 ], les auteurs ont cherché les bornes supérieures de l'extention de la durée de vie d'un réseau. Ils ont illustré le compromis entre la densité des n÷uds et la durée de vie du réseau pour une technique de conservation d'énergie dans les réseaux ad hoc sans l. Bhardwaj et al. [ BC02 , BC01 ] ont étudié également la borne supérieure de la durée de vie des réseaux de capteurs de type collecte de données (data-gathering sensor networks). Ils supposent une source de données distribuée de façon aléatoire dans une région avec une certaine densité de probabilité, et le puits (Station de Base) est situé en un point xe. Ils calculent la puissance minimale requise pour transmettre un bit de la source au puits, puis ils calculent la borne supérieure de la durée de vie du réseau sur la base de cette consommation minimale d'énergie.
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Un codage réseau contraint pour les réseaux de capteurs sans fil

Un codage réseau contraint pour les réseaux de capteurs sans fil

4.2.3. Gestion équitable des files d’attente de codage Comme mentionné précédemment, pour être considéré comme fiable, un mécanisme de codage réseau doit fournir un taux d’acheminement élevé ainsi qu’une équité entre les différents flux de données. Nous avons pu noter lors de l’évaluation de CoZi un écart important entre les délais propres à chaque communication de bout-en-bout, et cela parce que les mécanismes de codage opportuniste ne font aucune distinction entre les flux puisque souvent l’efficacité du codage prévaut. En effet, il arrive fréquemment que l’algorithme d’ordonnancement sélectionne des paquets du même sous-ensemble de flux, en négligeant d’autres communications de bout-en-bout (surtout lors de la présence de pertes) menant à l’expiration de la durée de vie du paquet en nombre de saut (Radius dans ZigBee), ce qui affecte clairement le taux d’acheminement moyen du réseau. Pour faire face à ce problème, ReCoZi comprend un mécanisme de gestion de file d’attente de codage grâce auquel chaque nœud supervise sa file de transmission, vérifiant si les paquets d’un flux donné sont restés une période de temps déterminée sans jamais être intégrés dans un code et de ce fait, transmis. Dans ce cas, le nœud en question suspend toutes les opérations de codage en cours afin d’envoyer ces paquets lors de la prochaine opportunité de transmission. Cette solution évite d’appliquer des stratégies de codage inéquitables qui réduisent le taux d’acheminement de certaines communications de bout-en-bout.
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Vers une plate-forme efficace en énergie pour les réseaux de capteurs sans fil

Vers une plate-forme efficace en énergie pour les réseaux de capteurs sans fil

doivent exister en un nombre très limité parmi les nœuds formant le réseau ou parfois attachés à des plates formes mobiles déjà présentes dans l’espace de déploiement, comme par exemple des soldats dans des applications militaires ou des animaux dans certains scénarios d’applications environnementales. Le gain énergétique résultant de la mobilité des nœuds peut être justifié de différentes manières. En effet, dans un RCSFs fortement statique, il apparaît souvent que certains chemins de routage multi-sauts subissent une surcharge de trafic par rapport à d’autres chemins pour transmettre les données entres les nouds capteurs sources et la station de base. Ce déséquilibrage de charge affectera directement la durée de vie du réseau. De même, les nœuds les plus proches de la station de base sont généralement les plus sollicités lors d’une opération de routage pour relayer les données vers le Sink. Si on imagine que certains nœuds (y compris le Sink) sont mobiles, le flux de trafic peut être altéré en affectant à ces nœuds mobiles la responsabilité de collecte directe des données à partir des nœuds statiques. De cette manière, ces derniers attendent le passage du nœud mobile pour lui transmettre les données à proximité (directement ou à un nombre très restreint de sauts). Ils peuvent ainsi préserver la consommation d’énergie qui sera gaspillée dans les cas suivants : utilisation des chemins plus longs, problème de contention, trop de messages de contrôle (overhead) pour le routage des données. En plus, les nœuds mobiles peuvent également parcourir uniformément le réseau afin d’assurer un équilibrage de charge énergétique en terme de communications réseau. Pour plus de détails sur l’effet de la mobilité sur la préservation d’énergie dans un RCSFs, nous invitons le lecteur à consulter les références.
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Passerelle intelligente pour réseaux de capteurs sans fil contraints

Passerelle intelligente pour réseaux de capteurs sans fil contraints

Rémy Léone RESUME : Les réseaux de capteurs sans fil (aussi appelés LLNs en anglais) sont des réseaux contraints composés de nœuds ayant de faibles ressources (mémoire, CPU, batterie). Ils sont de nature très hétérogène et utilisés dans des contextes variés comme la domotique ou les villes intelligentes. Pour se connecter nativement à l’Internet, un LLN utilise une passerelle, qui a une vue précise du trafic transitant entre Internet et le LLN du fait de sa position. Le but de cette thèse est d’exposer comment des fonctionnalités peuvent être ajoutées à une passerelle d’un LLN dans le but d’optimiser l’utilisation des ressources limitées des nœuds contraints et d’améliorer la connaissance de leur état de fonctionnement. La première contribution est un estimateur non intrusif utilisant le trafic passant par la passerelle pour inférer l’utilisation de la radio des nœuds contraints. La seconde contribution adapte la durée de vie d’informations mises en cache (afin d’utiliser les ressources en cache au lieu de solliciter le réseau) en fonction du compromis entre le coût et l’efficacité. Enfin, la troisième contribution est Makesense, un framework permettant de documenter, d’exécuter et d’analyser une expérience pour réseaux de capteurs sans fil de façon reproductible à partir d’une description unique.
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Gestion de la mobilité dans les réseaux de capteurs sans Fil

Gestion de la mobilité dans les réseaux de capteurs sans Fil

passées dans chaque région du réseau. Il est basé sur l'idée qu'en raison de la mobilité de la station de base, certains n÷uds ne peuvent pas accomplir la transmission de leurs données à la station de base et donc ils doivent attendre le prochain déplacement de la station de base. Cela entraîne une latence de livraison de données élevée et des pertes de données. Ce problème s'aggrave si la densité des n÷uds dans une zone est élevée ou si les n÷uds possèdent une quantité importante de données enregistrées. Pour résoudre le problème de court séjour de la station de base mobile dans une zone avec une forte densité, les auteurs introduisent une adaptation du temps de pause proportionnel au trac de données. Pour cela, il faut avoir une connaissance globale sur les ressources du réseau, telles que les réserves initiales du réseau en énergie, et donc des informations sur la durée de vie prévue du réseau. De plus, les auteurs supposent que, selon l'application, certaines zones sont plus denses que d'autre. Par conséquent, lors de la mobilité de la station de base, elle fait des pauses relativement grandes dans les régions à forte densité de n÷uds. Pour prendre en charge diérents scénarios d'application, ils utilisent à la fois des types de mobilité déterministes et aléatoires pour le parcours du réseau. Dans la mobilité déterministe, la station de base traverse chaque cellule, couvrant ainsi toute la zone du réseau. Dans certains scénarios, où la topologie du réseau n'est pas connue par la station de base, un modèle de mobilité aléatoire est adopté. En outre, pour assurer une couverture équitable des diérentes zones du réseau, la mobilité aléatoire de la station de base est adaptée à la n de chaque période de pause en privilégiant les zones moins visitées an de couvrir la zone du réseau plus rapidement.
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Détection d'intrusions dans les réseaux de capteurs sans fil

Détection d'intrusions dans les réseaux de capteurs sans fil

Pour cela, pour calculer les coûts des routes menant vers la station de base, un nœud ayant des données à transmettre peut être amené à solliciter l’énergie résiduelle de ses voisins. Cette dernière opération légitime peut être exploitée par un nœud malveillant à son intérêt, ce dernier peut interroger ses voisins pour récupérer leur énergie résiduelle (énergie qui peut être une métrique de routage).Cette action n’est pas dangereuse mais suspecte, car le but de l’intrus est de repérer le nœud voisin le plus faible en terme d’énergie, et le bombarder ensuite par des requêtes en lui affectant des traitements intenses et coûteux en énergie. Son but est d’épuiser les ressources de ce nœud victime (mémoire, énergie) jusqu’à sa mort et réduire en conséquence la durée de vie de réseau.
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Compression d'images dans les réseaux de capteurs sans fil

Compression d'images dans les réseaux de capteurs sans fil

En effet, les concepteurs de solutions pour de tels réseaux se focalisent souvent sur la qualité de service requise par l‟application au premier plan pour ensuite assujettir cela avec l‟efficacité énergétique. Une telle attention est accordée à l‟efficacité énergétique, car le fonctionnement d‟un nœud est étroitement lié à la quantité d‟énergie disponible dans sa batterie. Ce qui fait que la durée de vie du réseau est en général fortement dépendante des quantités individuelles d‟énergie des différents nœuds capteurs. Ainsi, plusieurs solutions ont été proposées dans la littérature et utilisent différentes technique qui peuvent être classées en cinq grandes catégories (voir figure 2.2) [22, 29, 30]. Approches basées sur le réveil cyclique, protocoles de routage efficace en énergie, contrôle de la topologie, techniques centrées données et finalement approches basées sur la mobilité.
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Optimisation de réseaux de capteurs sans fil pour le suivi de cibles mobiles

Optimisation de réseaux de capteurs sans fil pour le suivi de cibles mobiles

4.1 Introduction L’un des avantages majeurs des r´eseaux de capteurs sans fil est de pouvoir surveiller des cibles dans une vaste zone, ` a moindre coˆ ut. En effet, les r´eseaux de capteurs sans fil sont typiquement constitu´es d’appareils bon march´e, qu’on peut massivement d´eployer dans une zone o` u les infrastructures de surveillance sont inadapt´ees ou inexistantes, en les larguant d’un avion ou d’un h´elicopt`ere. Les capteurs, autonomes, sont g´en´eralement aliment´es par une batterie dont la dur´ee de vie est limit´ee. Par cons´equent, la consommation ´energ´etique est un aspect important des missions de surveillance. En g´en´eral, il n’est pas utile d’activer tous les capteurs en mˆeme temps pour surveiller toutes les cibles, dans la mesure o` u de nombreuses parties de la zone ` a surveiller sont couvertes par plusieurs capteurs en mˆeme temps. En supposant que les cibles, ainsi que leurs trajectoires, sont connues ` a l’avance, notre but est de planifier un ordonnancement d’activit´es des capteurs. Cet ordonnancement doit ˆetre tel qu’il pr´eserve autant que possible la capacit´e courante du r´eseau de capteurs ` a surveiller ult´erieurement certaines zones jug´ees int´eressantes par l’exploitant du r´eseau de capteurs. On souhaite ´egalement que l’ordonnancement minimise l’´energie totale consomm´ee pendant la mission de surveillance. Le contexte d’utilisation du r´eseau de capteurs est d´esormais celui de missions multiples, o` u l’on cherche d’abord ` a pr´eserver le r´eseau pour de futures missions de surveillance, tout en privil´egiant les solutions qui minimisent l’´energie consomm´ee pour accomplir la mission courante.
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Système antennaire directif et reconfigurable pour réseaux de capteurs sans fil

Système antennaire directif et reconfigurable pour réseaux de capteurs sans fil

III. 3. La communication III. 3.1 Principe de communication Utilisant une communication radio pour émettre ou recevoir les données prélevées sur le champ de captage [10], certains capteurs ne sont pas toujours en mesure de transmettre leurs données directement à la station de base. En effet, la transmission ou la réception d’information ne peut avoir lieu que si la distance entre les nœuds et la station de base ne dépasse pas une certaine limite fixée principalement par le type d’antenne utilisée et le seuil de sensibilité du système. Il faut également distinguer la zone de perception de la zone de communication (Figure 4). Dans la zone de perception, le nœud de capteurs peut détecter des données physiques sur l’environnement qui l’entoure. Tandis que dans la zone de communication, chaque nœud du réseau possède un aperçu du nœud voisin au cas où il aimerait émettre une donnée [21]. La distance entre les nœuds influe sur la consommation d’énergie dans les RCSF. En effet, émettre ou recevoir une donnée nécessite une consommation d’énergie de la part du nœud. Plus la distance entre les nœuds est importante dans la zone de communication, plus l’énergie consommée à la réception sera importante. Quant à l’émission, la consommation reste constante car le plus souvent la transmission se fait à puissance constante dans les RCSF
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