Localized Protocols for Wireless Sensor Networks

Protocoles Localisés pour Réseaux de Capteurs

Karel Heurtefeux (1)

1 SWING - Smart Wireless Networking

The context of this is wireless sensors multi-hop networks. We think that these networks can't work efficiently without self-organization. Self-organization is a process in which pattern at the global level of a system emerges solely from numerous interactions among the lower-level components of a system. Previously, the network was still regarded as fully deployed. We show that a better analysis is possible to characterize the different self-organization protocols during the life of a sensor wireless network. After having demonstrated by a series of experiments in real environments the ineffectiveness of Received Strength Signal Indicator (RSSI) to resolve the challenge of localization in Wireless Sensor Network, we show that it is possible to design a self-organization protocol dedicated to the location of the neighborhood : Qualitative Localization Protocol : QLoP. This Protocol is used to determine a qualitative distance based only on the 1 and 2 hop neighborhood. We show that QLoP has good properties to estimate the proximity of a node but also perfectly against topology changes. QLoP allows to build a logical topology, the Neighborhood Graph (RNG) relative effectively. This topology can favour more robust links and route packets even in a very noisy environment. Finally we show that QLoP can conserve energy by adapting the MAC layer to the topology.

Les réseaux de capteurs sont au cœur des efforts de recherche de la communauté internationale depuis plusieurs années. Les domaines d'applications sont variés allant du suivi médical à la traçabilité alimentaire en passant par le bâtiment intelligent ou le monitoring urbain (pollution, bruit, consommation électrique...). Pour que ces réseaux denses, composés de centaines voire de milliers d'entités contraintes en énergie, en puissance de calcul et en communication puissent fonctionner et s'adapter aux différentes applications, il est nécessaire, selon nous, de recourir à l'auto-organisation. L'auto-organisation est un processus duquel émerge une structure globale provenant seulement des multiples interactions locales, sans références à la globalité du réseau. De nombreuses études traitent de l'évaluation de performances des stratégies d'auto-organisation. Mais le réseau est toujours considéré comme entièrement déployé, statique. Nous montrons qu'une analyse plus fine est possible pour caractériser les différentes stratégies d'auto-organisation durant la vie d'un réseau de capteurs sans fil en prenant en compte la dynamique du réseau malgré l'immobilité physique des capteurs. On propose de mettre en évidence les différentes phases de la vie d'un réseau de capteurs et de caractériser un ensemble de protocoles d'auto-organisation sur ces différentes phases ; c'est-à-dire d'en déterminer les comportements. Nous ne concevons pas l'auto-organisation comme une fin en soi, elle doit servir à résoudre des problématiques. Après avoir démontré par une série d'expérimentations dans des environnements réels, l'inadaptation de la mesure du signal reçu (RSSI) pour résoudre le défi de la localisation dans les réseaux de capteurs, nous montrons qu'il est possible de concevoir un protocole d'auto-organisation dédié à la localisation du voisinage : le Protocole de Localisation Qualitative: QLoP. Ce protocole permet de déterminer une distance qualitative en se basant uniquement sur le voisinage à 1 et 2 sauts. Nous montrons dans cette thèse que QLoP possède à la fois de bonnes propriétés pour estimer la proximité d'un nœud mais s'adapte aussi parfaitement aux changements de topologie induite par le déploiement de nouveaux capteurs ou la disparition d'autres. Les propriétés de QLoP, démontrées précédemment permettent de construire une topologie logique, le Relative Neighborhood Graph (RNG), de façon efficace. Cette topologie permet de favoriser les liens les plus robustes et d'acheminer ainsi les paquets même dans un environnement très bruité. Enfin, nous montrons que le choix de la couche MAC ainsi que la topologie influent grandement sur les performances d'un réseau de capteurs. Nous proposerons une solution utilisant les propriétés de QLoP afin de définir une couche MAC appropriée.

Mots clés: Wireless Sensor Networks; self-organization; localization; Connected dominating Set; Topology Control; Energy

Mots clés: Réseaux de capteurs; auto-organisation; localisation; ensemble connecté dominant; contrôle de topologie; énergie; Qualitative Localization Protocol; QLoP; RSSI

Domaines: Réseaux et télécommunications [cs.NI]

Karel Heurtefeux. Protocoles Localisés pour Réseaux de Capteurs. Réseaux et télécommunications [cs.NI]. INSA de Lyon, 2009. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00449801⟩