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« Minimisation de la consommation d'énergie des réseaux de capteurs dans les applications de couverture de cibles ».

Auteur : D. Tchuani Tchakonte
Directeur de thèse : E. Simeu
Co-directeur de thèse : M. Tchuente
These de Doctorat Université Grenoble Alpes
Spécialité : Micro et Nano Electronique
Soutenance : 19/07/2019

Résumé

Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) se composent de petits nœuds de capteurs dotés de microcontrôleurs intégrés, de radios à faible consommation, de batteries et de capteurs utilisés pour surveiller les conditions environnementales telles que la température, la pression, l'humidité et les vibrations. De nos jours, ces réseaux sont utilisés dans un large éventail d'applications militaires, sanitaires, domestiques, urbaines, industrielles et environnementales. Les applications de couverture de cibles sont celles où plusieurs points d'intérêt appelés cibles doivent être surveillés en permanence par des nœuds de capteurs. Dans la plupart des applications de couverture de cibles, les nœuds de capteurs ont une ressource d'énergie limitée et il est donc essentiel de gérer efficacement leur consommation d'énergie afin de prolonger la durée de vie du réseau. Une approche commune pour résoudre ce problème consiste à alterner le fonctionnement des nœuds de capteurs entre le mode actif et le mode veille. Le problème de former des sous-ensembles de nœuds de capteurs qui seront activés successivement pendant des durées définies tandis que les autres nœuds seront en veille, afin de maximiser la durée de vie du réseau, est NP-difficile et appelé MLCP (Maximum Lifetime Coverage Problem). Dans cette thèse, notre objectif est de proposer de nouvelles heuristiques pour le MLCP tout en considérant des hypothèses plus réalistes sur la durée de vie et la consommation énergétique des nœuds de capteurs. Tout d'abord, nous proposons deux heuristiques gloutonnes en supposant que les nœuds de capteurs n'ont pas nécessairement la même durée de vie. La première heuristique est basée sur une méthode adaptative tandis que la seconde utilise l'idée de liste noire, ce qui permet d'optimiser la gestion des cibles critiques, c'est-à-dire qui sont couvertes par un nombre minimal de capteurs. Ensuite, en considérant que l'énergie consommée par les nœuds de capteurs mis en veille n'est pas négligeable, nous proposons une troisième heuristique gloutonne qui prend en compte l'énergie résiduelle des nœuds de capteurs dans le choix des nœuds à activer. Puis, nous proposons une approche récurrente pour les réseaux réguliers. Nous étudions ensuite une famille d'instances difficiles du MLCP, à savoir la sous-famille des réseaux réguliers consitués par les anneaux de taille impaire. Nous proposons pour cette sous-classe, une approche analytique permettant d'obtenir des solutions efficaces dont nous conjecturons l'optimalité. Enfin, nous développons un système de surveillance de la pollution atmosphérique et de détection d'incendie basé sur un réseau de capteurs sans fil et nous évaluons le gain en termes de durée de vie du réseau lorsqu'un algorithme pour le MLCP est intégré dans un tel système.

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