Ordonnancement d'Activité dans les Réseaux de Capteurs : l'Exemple de la Couverture de surface

Recent advances in micro-electro-mechanical systems (MEMS) have enabled the development of low cost, low power, multi functional sensor devices. These devices can operate autonomously to gather, process and transmit information about their deployment area. A sensor network is a set of nodes in which a battery, a sensing module and a wireless communication device are embedded. Densely deployed over hostile or remote environments, the self-organization of the sensors should provide full monitoring and pertinent data collection at base stations. Once deployed in a field, battery power of sensors cannot be easily replaced or refilled. Energy is therefore the system's most important resource. Sensors are allowed to turn into sleep mode depending on a given critrion. For instance, if too many nodes are deployed, only some of them are really needed for monitoring. The area coverage problem is about sensors making decisions whether or not to turn off so that the whole area remains fully covered. We proposed several activity scheduling protocols that preserve area coverage. Their performances are competitive with existing solutions. We addressed the two problems of coverage and connectivity as a unified one, while considerably reducing the communication overhead and increasing the reliability of our algorithms. We then proposed various methods allowing to extend existing solutions to handle multiple coverage (each physical point of the area must be monitored by a given number of active sensors). We finally integrated more realistic communication models and we have shown that our solutions were still performing great, unlike other existing algorithms, which should facilitate their future implementation on real wireless sensors.De par leur taille miniature, les capteurs sans fils sont fortement contraints en énergie, imposant une gestion raisonnée du réseau qu'ils peuvent former grâce à leur capacité de communication sans fil. Cette dernière, limitée, impose des portées réduites contraignant les informations à être relayées d'objet en objet avant d'atteindre leur destinataire. On parle alors de communications multi-sauts. Le déploiement de ces réseaux sur des zones sensibles ou distantes rend également impossible le rechargement ou le remplacement des batteries. Il est alors crucial d'ordonnancer l'activité des capteurs; Pendant qu'une partie des objets participe à l'application, les autres sont dans un mode passif, peu consommateur de ressources. Le critère retenu pour l'ordonnancement est celui de la couverture de surface: l'ensemble des capteurs actifs doit être capable d'observer une zone aussi large que celle couverte par l'ensemble des capteurs déployés. Nous souhaitons également que cet ensemble soit connecté, c'est à dire que les communications multi-sauts soient possibles entre toute paire d'éléments du réseau. Nous avons choisi d'étudier des approches localisées uniquement, ne reposant sur aucune infrastructure. L'objectif est d'obtenir un comportement global cohérent à partir de décisions individuelles simples issues d'informations locales. Chaque noeud décide de sa propre activité en ne se basant que sur l'observation de ses propres voisins. Les changements de topologie du réseau (dus à la mobilité, aux pannes ou à des changements de statut) ne sont par conséquent vécus par les noeuds que comme de simples modifications de leurs voisinages. Ceci permet d'obtenir des solutions robustes, adaptables et surtout passables à l'échelle, aspect extrêmement important dans des réseaux où les densités évoquées peuvent être d'une centaine de noeuds par zone de communication. Nos propositions se distinguent non seulement parce qu'elles considèrent les problèmes de connexité et de couverture de zone comme n'en étant qu'un seul, mais aussi de par leur faible coût en communication ainsi que par leur robustesse. Nous avons ensuite étudié diverses méthodes d'extension à la couverture multiple où tout point de la zone doit être couvert par un nombre fixé de capteurs actifs. Enfin, nous avons évalué toutes ces approches à l'aide de modèles de communication réalistes, montrant que nos solutions conservent toute leur cohérence, en termes de couverture et de connexité. En revanche, aux protocoles classiques souffrant de pertes de performances, nous avons proposé des mécanismes améliorerant leur comportement dans des environnements réalistes