Gestion de l'efficacité énergétique et de la qualité de la couverture pour les réseaux de capteurs sans fil

Ces dernières années, les réseaux de capteurs sans fil (WSN) sont largement utilisés dans divers domaines d'applications tels que militaire, environnementale, domotique, médicale, etc. Ils sont constitués de nœuds déployés en grand nombre en vue de couvrir, collecter, traiter et transmettre des données environnementales vers un ou plusieurs puits. Ces nœuds sont généralement considérés homogènes avec les mêmes caractéristiques. Cependant, un réseau peut avoir des spécifications différentes, telles qu'une puissance de calcul différente, une batterie différente, une portée de détection et de communication différente. En particulier, le niveau d'énergie initial de la batterie et la consommation d'énergie peuvent varier d'un capteur à l'autre. Certaines applications très sensibles exigent une couverture complète de toutes les cibles pendant toute la durée de vie du réseau, tandis que d'autres peuvent supporter une surveillance moins stricte. Par exemple, la probabilité qu'un incendie de forêt se produise pendant la saison des pluies étant plus faible que pendant la saison sèche, la surveillance à chaque période de quelques régions aléatoires de la forêt pourrait suffire à empêcher la forêt de brûler. On parle alors de la couverture partielle. Malheureusement, malgré la diversité des applications des réseaux de capteurs, leur succès dépend de leur durée de vie. En effet, les nœuds capteurs sont soumis à une forte contrainte de consommation d’énergie en raison de leurs dimensions très réduites ainsi qu’à l’environnement de déploiement.Cette thèse se focalise principalement sur la consommation d'énergie ainsi que sur la qualité de la couverture afin d'améliorer la qualité de service des réseaux de capteurs sans fil hétérogènes (HWSNs). Dans cet ordre d’idées, des approches centralisées (des modèles d’optimisation et des heuristiques de résolution pour ces différents cas de figure: hétérogénéité, couverture partielle, connectivité) ont été étudiées pour orchestrer la relation de compromis entre l'économie d'énergie et l'optimisation de la couverture.In recent years, wireless sensor networks (WSNs) are widely used in various applications areas such as military, environmental, home automation, medical, etc. They consist of a large number of nodes deployed to cover, collect, process and transmit environmental data to one or more sinks. These nodes are generally considered homogeneous with the same characteristics. However, a network may have different specifications, such as different computing power, different battery life, different sensing and communication ranges. In particular, the initial battery energy level and energy consumption may vary from one sensor to another. Some very sensitive applications require the complete coverage of all the targets during the whole lifetime of the network, others can bear less strict monitoring. For instance, since the probability of a forest fire occurring in the rainy season is lower than in the dry season, monitoring at each time period a few random regions in the forest could be sufficient to prevent the forest from taking fire. This is called partial coverage. Unfortunately, despite the diversity of applications of sensor networks, their success depends on their lifetime. Indeed, sensor nodes are highly dependent on energy consumption due to their very small size and the deployment environment.This thesis mainly focuses on energy consumption as well as coverage quality in order to improve the quality of service of heterogeneous wireless sensor networks (HWSN). To do so, centralized approaches (optimization models and resolution heuristics for these different cases: heterogeneity, partial coverage, connectivity) have been studied to orchestrate the trade-off between energy saving and coverage optimization