Soutenance mémoire
Structure de la thèse
La suite du manuscrit est organisée comme suit : deux parties principales. La première partie est consacrée à un état de l’art sur les travaux de recherche concernant notre travail et se compose de deux chapitres. La deuxième partie est composée de trois chapitres représentant nos trois contributions, comme nous pouvons le voir sur la figure 1.2. Dans le Chapitre 2, nous allons faire un survol des RCSFs stationnaires en donnant quelques définitions de base (leurs contraintes, les composants et les différents types de noeuds capteurs, quelques domaines d’applications, protocoles Mac ainsi que les protocoles de routage leurs correspondant etc). Ensuite nous consacrons le reste du chapitre aux RCSFs à élément mobile (RCSFs-EM) que nous avons utilisés dans notre travail. Nous aborderons la mobilité dans les RCSFs en général en discutant ses avantages, ses raisons, les types de mobilité : aléatoire, déterministe et contrôlée ainsi que les défis à relever pour sa mise en oeuvre. Nous mettons ensuite l’accent sur la mobilité du collecteur de données pour réaliser la collecte de données et qui sera détaillée dans le chapitre suivant).
A la fin, une classification des objectifs de la mobilité sera donnée. Le Chapitre 3, se focalise sur l’une des tâches les plus importantes dans les RCSFs, à savoir la collecte de données. Nous allons faire un tour d’horizon des différents travaux utilisant le processus de collecte de données ainsi que les types de données à collecter, ensuite une classification des types de collecte sera donnée. Nous étudierons, par la suite et dans le détail, les architectures de collecte de données avec trois types d’éléments mobiles (noeuds délocalisables, collecteurs de données :CDMs et noeuds pairs) en se concentrant plus sur la collecte de données avec CDMs de type Sink mobile. Les différentes phases et approches de collecte seront abordées vers la fin du chapitre pour une meilleure compréhension du processus. La Deuxième partie regroupe toutes les contributions apportées dans ce travail, ce qui constitue le coeur de cette thèse.
Le Chapitre 4, traite la problématique du choix du meilleur élément mobile à déplacer dans le réseau. Pour cela, nous commencerons par nous intéresser aux différents travaux concernant cette problématique. Ensuite nous proposerons les scénarios de collecte de données réalisés avec deux types de CDMs (Sink et noeud relais) sous l’environnement de simulation MIXIM. Nous analyserons et interpréterons les résultats de simulation obtenus en déduisant l’approche la plus rentable entre les deux, en termes d’économie d’énergie, de latence et de maximisation de la durée de vie du réseau. Le Chapitre 5, aborde la deuxième problématique, qui est le choix du meilleur modèle de mobilité parmi les trois modèles étudiés (RandomWayPoint, Gauss Markov et RandomWalk) selon lequel nous devons déplacer cet élément mobile. Nous présenterons un état de l’art concernant les modèles de mobilité pour le déplacement du Sink dans un RCSF. Pour répondre à cette question, nous avons simulé un certain nombre de scénarios dans lesquels nous avons varié le modèle de mobilité afin de voir son impact sur la collecte des données dans le but d’améliorer les performances du réseau et répondre à nos exigences.
Ces simulations ont été faites avec le simulateur INET et les résultats obtenus seront discutés et comparés afin de désigner le meilleur modèle de mobilité qui convient à notre travail. Le Chapitre 6, illustre la troisième problématique, celle de trouver la façon la plus optimale pour assurer une collecte de données fiable et efficace. Ceci bien sûr en optimisant la trajectoire de déplacement du Sink dans le réseau et en se basant sur deux approches : La simulation et les méthodes formelles (méta-heuristiques). Dans la première approche, nous avons implémenté notre propre modèle de mobilité en utilisant le principe de Clustering (protocole LEACH modifié) sous l’environnement de simulation Castalia dans le but d’optimiser les déplacements du Sink, Nous avons également développé notre propre outil de visualisation « CastaliaViz» afin de pouvoir visualiser notre réseau. Dans la deuxième approche, nous avons utilisé les méta-heuristiques. Parmi ces méthodes, nous avons choisi la Recherche Tabou et le Recuit Simulé afin de trouver l’optimum et confirmer que la trajectoire trouvée par simulation dans la première approche est bien la trajectoire optimale. Pour cela, nous avons implémenté notre propre outil d’optimisation et de simulation EIOSM et ceci dans le but d’optimiser les déplacements du Sink mobile dans le RCSF, ensuite nous avons simulé ces résultats obtenus par optimisation avec le simulateur Castalia. Le Chapitre 7 clôture cette thèse par une conclusion générale dans laquelle nous présenterons les contributions apportées, et suggérons quelques perspectives de travaux de recherche futurs en guise de suite aux résultats présentés dans cette thèse.
Réseau de Capteurs sans fil (RCSF) Un RCSF est constitué de milliers de noeuds appelés noeuds capteurs sans fil ou Motes. Ces noeuds sont des dispositifs équipés d’un processeur, d’une interface radio, d’un convertisseur analogique-numérique (ADC en anglais Analog to Digital Converter), de capteurs, de mémoire et d’une alimentation. Le processeur assure la gestion des fonctions des noeuds et effectue le traitement des données. Les capteurs attachés aux noeuds sont capables de mesurer des grandeurs physiques telles que la température, l’humidité, la lumière, etc. En raison de la bande passante et des contraintes énergétiques, les noeuds soutiennent principalement les faibles unités de données avec une puissance de calcul et un taux de capture limités. La mémoire est utilisée pour stocker des programmes (instructions exécutées par le processeur) et des données (des mesures brutes traitées par les capteurs). Les noeuds capteurs sont équipés d’un faible taux (10-100 kbps) et d’une petite portée radio sans fil (moins de 100 m), par exemple, la radio IEEE 802.15.4 [4]pour communiquer entre eux. Depuis la communication radio consomme plus de puissance. Ainsi la radio doit contenir des techniques de communication à économie d’énergie.
La source d’alimentation qui est utilisée est la pile rechargeable [20]. Leur principale fonction est de capter des informations collectées dans différents environnements et de les transmettre. Ces noeuds peuvent avoir des positions fixes ou bien peuvent être déployés aléatoirement dans des environnements hostiles ou difficiles d’accès. Un réseau de capteurs fonctionne de la manière suivante : les noeuds sont déployés dans une zone appelée zone d’intérêt pour pouvoir la surveiller. Ces noeuds sont souvent déployés par voie aérienne à l’aide d’avions ou hélicoptères). Ce déploiement aléatoire des capteurs nécessite que le protocole, utilisé pour les réseaux de capteurs, possède des algorithmes d’auto organisation. Afin de résister aux déploiements, ces capteurs doivent être très solides et de plus, ils doivent aussi pouvoir survivre dans les conditions les plus extrêmes dictées par leur environnement d’utilisation (feu ou eau par exemple). Lorsqu’un noeud détecte un évènement, il a la possibilité de le traiter localement ou de l’acheminer vers des noeuds spéciaux appelés noeuds-puits « Sinks» via une communication multi-sauts. Ces noeuds-Sink possèdent plus de ressources matérielles que les noeuds capteurs. Ces données sont ensuite envoyées vers un centre de traitement des données via Internet ou par satellite pour l’analyse des informations remontées par les différents capteurs et la prise de décision ultérieure [19]. Une passerelle est utilisée pour adapter le type des données au canal. Ce processus est illustré dans la figure 2.1. Un RCSF est constitué essentiellement de plusieurs noeuds capteurs, un noeud Sink et un centre de traitement des données.
Caractéristiques des RCSFs : défis et exigences
La nature collaborative des RCSFs apporte plusieurs avantages par rapport aux réseaux adhoc sans fil classiques, par exemple l’auto-organisation, le déploiement rapide, la souplesse et une capacité de traitement intelligent inhérent. Toutefois, les caractéristiques uniques des RCSFs représentent de nouveaux défis dans la conception matérielle, les protocoles de communication ainsi que les applications de conception. Une technologie de RCSFs doit relever ces défis pour réaliser les nombreuses applications envisagées. Cela nécessite la modification des protocoles existants pour les réseaux Ad-hoc sans fil classiques [22]ou la conception de nouveaux protocoles de communication et d’algorithmes efficaces [5,20]. La table 2.1 résume d’importants défis ainsi que les mécanismes nécessaires leurs correspondants dans un RCSF. Les noeuds capteurs possèdent des contraintes de ressources limitées telles que l’énergie, la mémoire ainsi que la capacité de calcul. L’énergie limitée des noeuds capteurs dans le réseau impose des contraintes sur la durée de vie d’un RCSF qui est liée directement à la durée de vie des noeuds capteurs. Le problème des ressources limitées peut être résolu en les utilisant efficacement.
Les opérations d’économie d’énergie sont nécessaires pour maximiser la durée de vie du réseau en implémentant des protocoles à efficacité énergétique. Par exemple, le protocole (EAR en anglais Energy-Aware Routing) [23] dans la couche réseau, le mode économie d’énergie au niveau de la couche MAC (Medium Access Control), etc. L’utilisation efficace de la mémoire limitée des capteurs est nécessaire en tenant compte de la problématique de la mémoire consommée telles que les tables de routage, les données dupliquées, la sécurité, etc. La topologie dynamique du réseau ainsi que les conditions d’environnement difficiles peuvent causer la défaillance des noeuds capteurs et la dégradation des performances du réseau. Cela oblige les RCSFs à prendre en compte des opérations adaptatives du réseau, y compris les algorithmes de traitement de signal adaptatifs ainsi que des protocoles de communication pour permettre aux utilisateurs finaux de faire face aux conditions du canal sans fil dynamique et aux variations de la connectivité [24]. La communication dans un RCSF n’est pas fiable en raison d’une erreur du support sans fil avec un taux d’erreurs élevé et une capacité de liens variable. Ainsi, un RCSF doit être fiable dans le but de fonctionner correctement et dépend des exigences de l’application, les données mesurées doivent être acheminées de manière fiable au noeud Sink.
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Table des matières
Introduction
1Introduction générale
1.1Contexte de recherche et Problématique
1.2Objectifs de la thèse
1.3Contributions de la thèse
1.4Structure de la thèse
Etat de l’art
2Les Réseaux de capteurs sans fil et Mobilité
2.1Introduction
2.2Réseau de Capteurs sans fil (RCSF)
2.2.1Définition
2.2.2Caractéristiques des RCSFs: défis et exigences
2.2.3Noeud capteur
2.2.4Composants d’un noeud capteur
2.2.5Différents types de noeuds
2.2.6Plates-formes existantes de noeuds capteurs sans fil
2.2.7Différents types de réseaux de RCSFs
2.2.8Domaines d’application des RCSFs
2.2.9Architecture protocolaire des RCSFs
2.2.10Contraintes des RCSFs
2.3Consommation d’énergie d’un noeud capteur
2.3.1Formes de dissipation d’énergie
2.3.2Sources de gaspillage d’énergie
2.4Techniques de conservation d’énergie
2.4.1Protocoles MAC à conservation d’énergie sans mobilité
2.4.2Protocoles MAC à conservation d’énergie avec mobilité
2.4.3Routage dans les RCSFs
2.5Réseaux de capteurs sans fil mobiles à élément mobile (RCSF-EM)
2.5.1Différentes formes de mobilité
2.5.2Raisons de la mobilité dans les RCSFs
2.5.3Challenges de la mobilité dans les RCSFs
2.5.4Mobilité au niveau de la pile protocolaire
2.6Stratégies de mobilité du Sink
2.6.1Mobilité non contrôlée
2.6.2Mobilité contrôlée
2.7Gestion de la mobilité du Sink
2.7.1Avantages des Sinks mobiles
2.8Classification de la mobilité
2.9Conclusion
3La collecte de données dans un RCSF avec élément mobile
3.1Introduction
3.2Processus de collecte des données
3.3Types de données à collecter
3.4Différents types de collecte de données
3.4.1Collecte de données à la demande
3.4.2Collecte de données de type « data streaming »
3.4.2.1Collecte de données suite à un événement
3.4.2.2Collecte de données avec modèle d’échantillonnage périodique
3.5Eléments mobiles dans un RCSF
3.6Architectures d’un RCSF avec éléments mobiles
3.6.1Noeuds délocalisables
3.6.2Collecteurs de données mobiles
3.6.2.1Collecteurs de données mobiles de type Sinks mobiles
3.6.2.2Collecteurs de données mobiles de type Relais Mobiles
3.6.3Pairs Mobiles
3.7Architectures de collecte via des Sinks mobiles
3.8Phases de collecte de données dans un RCSF-EM
3.9Approches de collecte de données dans un RCSF-EM
3.9.1Découverte
3.9.2Transfert de données
3.9.3Routage pour éléments mobiles
3.9.4Contrôle de mouvement
3.10Conclusion
Contributions
4Quel élément mobile à déplacer dans un RCSF
4.1Introduction
4.2Travaux réalisés
4.3Adaptation au niveau des couches protocolaires
4.3.1Couche réseau
4.3.2Couche application
4.3.3Plan de mobilité
4.3.3.1Modèle de mobilité « Sink mobile »
4.3.3.2Modèle de mobilité « Relais mobile »
4.4Simulation et résultats préliminaires
4.4.1Environnement de simulation
4.4.2Description du réseau et des scénarios de collecte
4.4.3Scénarios réalisés dans le RCSF mobile (1-SM, 1-RM, 2-RM, 4-RM)
4.4.4Scénarios réalisés dans le RCSF Stationnaire
4.4.5Supposition du réseau étudié
4.4.6Métriques de performance
4.4.7Evaluation et interprétation des résultats dans les différents scénarios
4.6Conclusion
5Quel modèle de mobilité pour le déplacement du Sink
5.1Introduction
5.2Travaux realisés
5.3Modèles de mobilité
5.3.1Modèles de mobilité d’entité
5.3.1.1Random WayPoint
5.3.1.2Random Walk
5.3.1.3Gauss-Markov
5.3.2Modèle de mobilité de groupe
5.3.3Discussion et classification des modèles de mobilité
5.3.4Algorithmes de mobilité des trois modèles étudiés
5.3.5L’approche proposée
5.4Simulation et résultats préliminaires
5.4.1Environnement de simulation
5.4.2Description du réseau et des scénarios réalisés
5.4.3Scénarios de simulation
5.4.3.1Scénario 1: Interprétation et Comparaison des trois modèles
5.4.3.2Scénario 2: Interprétation et Comparaison des trois modèles
5.4.3.3Scénario 3: Interprétation et Comparaison des trois modèles
5.5Conclusion
6Comment peut-on optimiser les déplacements du Sink dans un RCSF mobile
6.1Introduction
6.2Approche basée sur la simulation
6.2.1Travaux réalisés
6.2.2Etapes de l’approche proposée
6.2.3Adaptation au niveau des couches protocolaires
6.2.4Adaptation au niveau des modèles de mobilité
6.2.4.1Protocole LEACH
6.2.4.2Modification et adaptation du protocole LEACH à notre travail
6.2.5Fonctionnement du modèle proposé
6.2.6Implémentation des modèles de mobilité « RandomWayPoint»
6.2.7Implémentation des modèles de mobilité « GridMobility »
6.2.8Outil de visualisation pour le simulateur Castalia « CastaliaViz »
6.2.9Simulation et résultats préliminaires
6.2.9.1Environnement de simulation
6.2.9.2Description du réseau
6.2.9.3Métriques de performance
6.2.9.4Scénarios de simulation
6.2.10Scénarios S1,S2: Evaluation des résultats de simulation
6.2.11Scénarios S3,S4et S5:Evaluation des résultats de simulation
6.2.12Scénario S6: Evaluation des résultats de simulation
6.2.13Conclusion
6.3Approche basée sur les méthodes formelles
6.3.1Méthodes de résolution approchées
6.3.1.1Méta-heuristiques
6.3.1.2Classification des Méta-heuristiques
6.3.1.3Méthodes à base de solution unique
– Recherche Tabou
– Recuit Simulé
6.3.2Description du réseau
6.3.2.1Modèle mathématique proposé pour la mobilité du Sink
6.3.2.2Formalisation du problème
6.3.3Etapes de l’approche proposée
6.3.4Architecture de l’outil d’optimisation « EIOSM » (Environnement
Intégré d’Optimisation et de Simulation basé sur les Méta-heuristiques
6.3.4.1Module de saisie des données et des paramètres
6.3.4.2Module d’optimisation
6.3.4.3Module de simulation
6.3.4.4Module d’animation
6.3.5Hypothèses et scénarios
6.3.6Evaluation des résultats
6.3.6.1En terme d’optimisation
6.3.6.2En termes de performance du résea
6.3.7Conclusion
Conclusion et perspectives
7Conclusion
7.1Apports de la thèse
7.2Perspectives et futurs travaux
Liste des publications
Références bibliographiques
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