Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/18641
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dc.contributor.authorBENAISSA, Bedr-Eddine-
dc.date.accessioned2022-06-22T09:06:02Z-
dc.date.available2022-06-22T09:06:02Z-
dc.date.issued2022-03-05-
dc.identifier.citationsalle des thèsesen_US
dc.identifier.otherDOC-003-34-01-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/18641-
dc.description.abstractOperating a sensor network raises many issues at several algorithmic levels: localization, deployment, data collection, coverage, and reduction of battery power consumption to optimize network lifetime. This last point has been of particular interest to the researchers. In such a network, and especially with a single-hop deployment policy, sensor measurements contain a lot of redundancy, either in the measurement dimensions of a single sensor, or between the measurement dimensions of different sensors due to spatial correlation or in the temporal dimension of measurements. The goal is to study detection and cooperation to determine conditions that will help to better position sensors in a given deployment area, while guaranteeing certain constraints related to this type of network, such as the cost of deployment and the network's lifetime. Two approaches have been proposed. The first one proposes to minimize the complexity in terms of communication and computation by relying on an aggregation and consensus system to reduce the spatial and temporal dimension of the captured data and consequently the number of deployed sensors. The results show a visible performance compared to the standard transmission method on the open platform of the COOJA / Contiki simulator allowing to simulate wireless sensor network connections and to interact with them. The second contribution minimizes the transmission frequencies of the measured data to the base station by categorizing the captured data into predefined, prenumbered classes, which we will call "confidence intervals". In this way, each captured value will be classified into a class and only its number will be sent to the base station, if (and only if) a class change with respect to the previous value is observed. The results show that interval-based data collection significantly reduces the energy of the motes' sensors. Thus, in a wireless sensor network, optimal deployment is accentuated by good data transmission management to the sink.en_US
dc.description.sponsorshipL’exploitation d’un réseau de capteurs soulève de nombreux problèmes et ce à plusieurs niveaux algorithmiques : localisation, déploiement, collecte de données, couverture et réduction de la consommation d'énergie des batteries, afin d’optimiser la durée de vie du réseau. Ce dernier point a suscité particulièrement l’attention des chercheurs. Dans un tel réseau, et plus particulièrement avec une politique de déploiement à saut unique, les mesures des capteurs contiennent beaucoup de redondance, soit dans les dimensions de mesure d'un seul capteur, soit entre les dimensions de mesure de différents capteurs en raison de la corrélation spatiale ou dans la dimension temporelle des mesures. L'objectif est d’étudier la détection et la coopération pour en tirer des conditions aidant à mieux positionner des capteurs dans une zone de déploiement donnée, tout en garantissant certaines contraintes liées à ce type de réseaux, telles que le coût de déploiement ainsi que la durée de vie du réseau. Deux approches ont été proposées. La première propose de minimiser la complexité en termes de communication et de calcul en se basant sur un système d'agrégation et de consensus pour réduire la dimension spatio-temporelle des données capturées et par conséquent le nombre de capteurs déployés. Les résultats montrent une performance visible par rapport à la méthode standard de transmission sur la plateforme libre du simulateur COOJA / Contiki permettant de simuler des connexions réseau de capteurs sans fil et d'interagir avec eux. La deuxième contribution minimise les fréquences de transmission des données mesurées vers la station de base en catégorisant les données captées dans des classes prédéfinies, numérotées au préalable, que nous nous nommerons « intervalles de confiance », de cette manière chaque valeur captée sera rangée dans une classe et seul son numéro sera envoyé à la station de base, si (et seulement si) un changement de classe par rapport à la valeur précédente est observé. Les résultats montrent que la collecte de données par intervalle de confiance réduit considérablement l’énergie des capteurs des motes. Ainsi, dans un réseau de capteur sans fil, un déploiement optimal est accentué par une bonne gestion de transmission de données vers le puits.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisher22-06-2022en_US
dc.relation.ispartofseriesbfst2785;-
dc.subjectSensor Deployment, Data aggregation, Network Lifetime, Received signal Strength Indicator (RSSI), IoT Routing Protocolen_US
dc.subjectDéploiement des capteurs, agrégation de données, durée de vie d’un réseau, Indicateur de force du signal reçu (RSSI), protocole de routage IoTen_US
dc.titleDétection et communication coopérative pour le déploiement des réseaux de capteurs.en_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Doctorat LMD RSD

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