Optimisation de la consommation d'énergie par la prise en compte de la redondance de mesure dans les réseaux de capteurs

Les réseaux de capteurs sans fil sont utilisés aujourd'hui dans de nombreuses applications qui incluent notamment : la domotique, la santé, le domaine militaire ou encore la surveillance de phénomènes environnementaux. Toutefois, le dénominateur commun de toutes les applications de réseaux de capteurs reste la limite des capteurs en raison de leurs ressources matérielles limitées dont la plus contraignante est l'énergie. Cette thèse a pour objectif d'étudier les techniques permettant d'améliorer l'efficacité énergétique des réseaux de capteurs sans fil denses. Deux nouvelles techniques sont proposées. La première approche développée dans cette thèse concerne la conservation d'énergie fondée sur redondance de mesure. Le protocole proposé MR-LEACH (Measurement Redundancy aware LEACH) s'adresse à la problématique posée par l'absence de gestion efficace d'énergie au sein des grands réseaux de capteurs hiérarchiques. MR-LEACH est une extension du protocole LEACH bien connue pour améliorer la consommation d'énergie dans les réseaux de capteurs. En plus de la formation du cluster selon le protocole LEACH, les nœuds sont regroupes en tenant compte de leur redondance et un seul nœud transmet à la fois les données dans chaque groupe redondant. Cette méthode a les avantages de présenter une faible consommation d'énergie, d'accroître la durée de vie du réseau et de réduire le délai de bout en bout. Le protocole OER (Optimization of Energy based on Redundancy) est la seconde contribution de cette thèse. L'objectif est double. Nous proposons tout d'abord une méthode de partitionnement de réseaux de capteurs fondée sur les modèles de détection. Les modèles de détection estiment la manière dont un nœud est capable de détecter les phénomènes. Il s'agit ensuite de proposer un algorithme de recherche d'un partitionnement optimal. Nous nous sommes focalises sur la variation d'une fonction objectif. OER détermine si un partitionnement obtenu est meilleur pour minimiser la fonction objectif. Par la suite, l'impact de la recherche de solution optimale sur la durée de vie du réseau à été étudiée.Wireless Sensor Networks (WSN) are used today in many applications that differ in their own objectives and specific constraints. The application areas for wireless sensor networks are various: home automations, health care services, military domain, and environment monitoring. However the common challenge in designing WSN applications comes from the specific constraints of sensors because of their limited physical resources such as weak computational capability, small memory capacity and especially limited battery lifetime. This thesis aims to develop techniques to improve the energy efficiency of dense wireless sensor networks. Two new techniques are proposed. The first approach developed in this thesis concerns the energy conservation based on measurement redundancy. The proposed MR-LEACH (Measurement Redundancy aware LEACH) protocol address the main issue resulting from the absence of a energy efficient management within the large hierarchical wireless Sensor networks. MR-LEACH is an extension to the well-known LEACH protocol to improve energy consumption in cluster-based WSNs. In addition to cluster formation according to LEACH protocol, the nodes are grouped taking into account their redundancy and only a single node transmits data in each redundant group. This method have the advantages of presenting a low energy consumption, increasing the network lifetime and decreasing the end-to-end delay. OER (Optimization of Energy based on Redundancy) protocol is the second contribution of this thesis. There are two main objectives. Firstly, we propose a partitioning method for sensor networks based on sensing models. Sensing models estimate the manner in which a node is able to detect the phenomena. Secondly, we propose a search algorithm for finding an optimal partitioning. We focused on the variation of an objective function. OER determines whether a partitioning obtained is best to minimize the objective function. Thereafter, the impact of optimal solution search on network lifetime has been investigated