SAAFA-76-MRRRCH
Les techniques de tolérance aux fautes dans les réseaux de capteurs sans fil
Facteurs influant la conception des RCSF :
Tandis que le réseau de capteurs partage beaucoup de concepts avec le réseau ad hoc, il y a aussi un certain nombre de différences et de défis spécifiques, intervenant comme facteurs qui influencent sur la conception de réseaux de capteurs sans fil, à savoir, la tolérance aux fautes, la scalabilité, le coût de production, l’environnement, la topologie du réseau, les contraintes sur le matériel et la consommation d’énergie. 1. Tolérance aux fautes : est la capacité de maintenir le réseau de capteurs sans fil en fonctionnement en cas de défaillance, même s’il fonctionne en mode dégradé. Quelques Chapitre1 : Introduction aux réseaux de capteurs sans fil 6 capteurs peuvent tomber en panne à cause du manque d’énergie, dommages physiques ou interférence avec l’environnement. L’échec des capteurs ne doit pas affecter le fonctionnement du réseau. 2. Scalabilité : Les réseaux de capteurs peuvent contenir des centaines ou des milliers de noeuds capteurs et par conséquent le réseau doit être capable de fonctionner avec un grand nombre de capteurs tout en permettant l’évolution de ce nombre. 3. Contraintes matérielles : La principale contrainte matérielle est liée aux faibles dimensions d’un nœud capteur, et la taille exigée peut être plus petite qu’un centimètre cube, Ce qui nécessite l’emploi de technologies de pointe pour disposer de circuits électroniques à haut niveau d’intégration et de batteries de petites tailles. 4. Topologie des réseaux de capteurs sans fil : le déploiement d’un grand nombre et la mobilité continue des nœuds nécessite une maintenance de la topologie. 5. l’environnement : les noeuds de capteurs fonctionnent habituellement sans surveillance dans des régions géographiques éloignées. ils peuvent fonctionner : ¾ à l’intérieur de grandes machines, ¾ au fond d’un océan, ou sur la surface d’un océan pendant une tornade, ¾ dans des réacteurs chimiques ¾ dans un champ de bataille, ¾ à l’intérieur des bâtiments, ¾ attachés aux animaux, ¾ fixés aux véhicules, ¾ dans un fleuve se déplaçant avec le courant, etc. 6. Média de transmission : Les nœuds communiquant sont reliés de manière sans fil. Ce lien peut être réalisé par radio, signal infrarouge ou un média optique. 7. La consommation d’énergie : C’est actuellement le plus grand défi de conception dans les applications de réseau de capteurs. Les nœuds, étant des dispositifs microélectroniques, ne peuvent être équipés que par une source énergétique limitée dont dépend la durée de vie du nœud, et par conséquent, la durée de vie du réseau. De ce fait, la gestion et la conservation d’énergie prennent une grande importance pour prolonger la durée de vie du réseau. Chapitre1 : Introduction aux réseaux de capteurs sans fil 7 8. coût de production : Les réseaux de capteurs doivent être à faible coût, afin de pouvoir être déployés à grande échelle, et ceci en minimisant la complexité des composants, des protocoles, des exigences de mémoires et le réseau doit aussi être tolérant aux pannes et auto configurable « Self configuration », qui est défini comme étant la capacité des noeuds du réseau de détecter la présence d’autres nœuds, et de s’organiser en réseau fonctionnel structuré, sans intervention humaine, et auto maintenue « Self maintenance », qui est défini comme étant la capacité du réseau à détecter les fautes ou les pannes des nœuds, sans intervention humaine.
Applications des réseaux de capteurs :
Cette nouvelle technologie promet dans beaucoup de domaines de nouvelles applications [1] : A) Applications militaires : Dans les applications de sécurité en général, la réduction de latence d’une transmission d’alarme, d’une manière significative, est plus importante que la réduction de coût énergétique des transmissions, la communication immédiate et fiable des messages d’alarme est la condition primaire de système, parce que les événements d’alarme sont rares et importants. Dans les applications militaires, les nœuds capteurs devraient fournir des services comme: • surveillance du champ de bataille • Reconnaissance des forces ennemies • repérage des cibles • évaluation des dommages de la bataille • détection et reconnaissance d’attaque nucléaire, biologique et chimique. B) Applications environnementales: L’application de collection de données dans un environnement est caractérisée par le grand nombre de nœuds, qui captent et transmettent les données à la station de base, d’une manière continue et sous des topologies relativement statiques. Ces réseaux exigent généralement des débits très bas, une synchronisation précise et une durée de vie extrêmement longue. Chapitre1 : Introduction aux réseaux de capteurs sans fil 8 Les paramètres typiques d’environnement surveillé, comme la température, l’intensité de la lumière et l’humidité, ne changent pas rapidement, et par conséquent, n’exigent pas des taux de transmission élevés. Pour beaucoup de scénarios, l’intervalle entre les transmissions peut être de l’ordre de quelques minutes (1 et 15 minutes). En plus, les applications de contrôle de l’environnement n’ont pas de conditions strictes de latence, les échantillons de données peuvent être retardés à l’intérieur du réseau pour des périodes modérées, selon le besoin et pour améliorer l’efficacité du réseau, sans affecter de manière significative l’exécution d’application. En général, les données sont rassemblées pour une future analyse et pas pour des opérations en temps réel. Les applications de contrôle d’environnement incluent: • Le repérage des mouvements des oiseaux, des petits animaux et des insectes; • La surveillance des conditions environnementales qui affectent les récoltes et le bétail; • La détection de feu de forêt; • La détection d’inondation; • Etude de pollution … etc. C) Applications dans la santé : Les réseaux de capteurs sont appliqués aussi dans le domaine médical, cette classe inclut des applications comme : • fourniture d’interfaces pour les handicapés; • repérage et surveillance des médecins et des patients dans les hôpitaux; • le diagnostic et la télésurveillance des données physiologiques humaines; D) Applications domestiques : C’est une autre classe d’applications où plusieurs concepts sont déjà conçus par les chercheurs et les architectes, comme la maison intelligente (domotique), oû des nœuds capteurs sont intégrés à l’intérieur des dispositifs domestiques permettant l’interconnexion et l’interactivité. Le calcul et le captage dans cet environnement doivent être fiables et persistants.
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Table des matières
Introduction générale
Chapitre 1 : Introduction aux réseaux de capteurs sans fil
1.1 Introduction
1.2 Réseau de capteurs sans fil « Wireless Sensors Network »
1.2.1 Facteurs influant la conception des RCSF
1.2.2 Applications des réseaux de capteurs
1.3 Architecture de réseau de capteurs
1.3.1 Le nœud capteur
1.3.2 Communication dans les réseaux de capteurs sans fil
1.3.3 Liaisons sans fil
1.3.4 Modèle en couches
1.3.5 Architecture des réseaux de capteurs sans fil
1.3.5.1 Les réseaux de capteurs sans fil plats
1.3.5.2 Les réseaux de capteurs hiérarchiques
1.4 Les services
1.4 .1 La Synchronisation
1.4 .2 La localisation
1.4 .3 Agrégation De Données
1.4 .4 Stockage De Données
1.4 .5 Gestion de topologie
1.4 .5.1 Auto configuration
1.4 .5.2 Clusterisation
1.4 .5.3 L’auto adressage
1.4 .6 Routage de messages
1.5 Conclusion
Chapitre 2 : Les techniques de tolérance aux fautes dans les réseaux de capteurs sans fil
2.1 Introduction
2.2 Sûreté de fonctionnement de RCSF
2.3Les fautes et les défaillances dans RCSF
2.3.1. Notions de faute, d’erreur et de défaillance
2.3.2. Les sources de fautes dans les réseaux de capteurs
2.3.3. Classification de fautes et défaillances
2.4Tolérance aux fautes dans les réseaux de capteurs
2.4.1. La Tolérance aux fautes
2.4. 1 .1 Les mécanismes de tolérance aux fautes
2.4.2. La détection de fautes et le recouvrement dans les réseaux de capteurs
2.4.3. Tolérance aux fautes dans les différents niveaux de réseau de capteurs
2.5 Modèle d’intégration Tolérant aux fautes
2.5.1 Modèle De Marzullo
2.5.2 Modèle d’Iyengar
2.5.3. Comparaison de modèle de Marzullo et d’Iyengar
2.6 Tolérance aux fautes dans le routage
2.6.1. Le routage multi chemins (multipath routing)
2.6.2. Le problème de trou dans le routage
2.6.2.1 Définition formelle de poids dans WEAR
2.6.2.2. Calcul de l’information de trou
2.6.2.2 .a. L’identification du trou
2.6.2.2. b. Maintenance du trou
2.6.2.2.b.1. Protocole de maintenance du trou
2.6.2.2.b.2. Agrandissement du trou
2.6.2.2.b.3. Fusion du trou
2.7 Tolérance aux fautes dans l’agrégation de données
2.7.1. Les approches de corrélations
2.7.2. L’impact de perte de lien du réseau
2.7.3. Tolérance aux fautes du schéma d’agrégation
2.8 Tolérance aux fautes dans le contrôle de topologie
2.9 Tolérance aux fautes dans la détection de cible et d’événement
2.9.a Détection de cible
2.9.b Détection d’événement
2. 10 Tolérance aux fautes dans les applications de surveillance
2.11 Conclusion
Chapitre 3 : Le service d’élection de leader pour une agrégation tolérante aux fautes en réseaux de capteurs sans fil
3.1 Introduction
3.2 Le consensus
3.2.1. Paradigme du consensus
3.2.2. Les Détecteurs de défaillances
3.2.2.1. Propriétés de détecteurs de défaillances
3.2.2.2. Les classes de détecteurs de défaillances
3.3 Élection de leader
3.3.1. Protocoles d’élection basés sur les détecteurs de défaillances
3.3.1.1 Le détecteur de défaillance Ω
3.4 Protocole d’élection pour le réseau de capteurs
3.4.1. Protocole WWLE (Wirless Wave Leader Election)
3.4.2. Election d’agrégateur en RCSF par implémentation de détecteur de défaillance oméga
3.4.2.1. Implémentation d’oméga pour le niveau local (Intra- région)
3.4.2.2 Implémentation hiérarchique d’oméga pour le niveau global (Inter-région)
3.5 Conclusion
Chapitre 4: Implémentation de détecteur de défaillance Ω pour l’élection des agrégateurs dans un réseau de capteurs hiérarchiques
4.1 Introduction
4.2 Modèle du système
4.3 Détecteur de défaillances Ω
4.4 Un algorithme implémentant Ω dans un RCSF
4.5 La preuve de l’algorithme
4.6 Un algorithme pour l’agrégation de données en utilisant Ω
4.7 Conclusion
Conclusion générale
Références
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