Conception of a wireless sensor network for decision making based on Data mining methods
Conception d'un réseau de capteurs sans fil pour des prises de décision à base de méthodes du Data Mining
Résumé
Recently, Wireless Sensor Networks (WSNs) have emerged as one of the most exciting fields. However, the common challenge of all sensor network applications remains the vulnerability of sensor nodes due to their characteristics and also the nature of the data generated which are of large volume, heterogeneous, and distributed. On the other hand, the need to process and extract knowledge from these large quantities of data motivated us to explore Data mining techniques and develop new approaches to improve the detection accuracy, the quality of information, the reduction of data size, and the extraction of knowledge from WSN datasets to help decision making. However, the classical Data mining methods are not directly applicable to WSNs due to their constraints.It is therefore necessary to satisfy the following objectives: an efficient solution offering a good adaptation of Data mining methods to the analysis of huge and continuously arriving data from WSNs, by taking into account the constraints of the sensor nodes which allows to extract knowledge in order to make better decisions. The contributions of this thesis focus mainly on the study of several distributed algorithms which can deal with the nature of sensed data and the resource constraints of sensor nodes based on the Data mining algorithms by first using the local computation at each node and then exchange messages with its neighbors, in order to reach consensus on a global model. The different results obtained show that the proposed approaches reduce the energy consumption and the communication cost considerably which extends the network lifetime.The results also indicate that the proposed approaches are extremely efficient in terms of model computation, latency, reduction of data size, adaptability, and event detection.
Les réseaux de capteurs sans fil (RCSFs) déterminent un axe de recherche en plein essor, puisqu’ils sont utilisés aujourd’hui dans de nombreuses applications qui diffèrent par leurs objectifs et leurs contraintes individuelles.Toutefois, le dénominateur commun de toutes les applications de réseaux de capteurs reste la vulnérabilité des nœuds capteurs en raison de leurs caractéristiques et aussi de la nature des données générées.En effet, les RCSFs génèrent une grande masse de données en continue à des vitesses élevées, hétérogènes et provenant d’emplacements répartis. Par ailleurs, la nécessité de traiter et d’extraire des connaissances à partir de ces grandes quantités de données nous ont motivé à explorer l’une des techniques conçues pour traiter efficacement ces ensembles de données et fournir leurs modèles de représentation. Cependant, parmi les techniques utilisées pour la gestion des données, nous pouvons utiliser les techniques de Data mining. Néanmoins, ces méthodes ne sont pas directement applicables aux RCSFs à cause des contraintes des noeuds capteurs. Il faut donc répondre à un double objectif : l’efficacité d’une solution tout en offrant une bonne adaptation des méthodes de Data mining classiques pour l’analyse de grosses masses de données des RCSFs en prenant en compte les contraintes des noeuds capteurs, et aussi l’extraction du maximum de connaissances afin de prendre des décisions meilleures. Les contributions de cette thèse portent principalement sur l’étude de plusieurs algorithmes distribués qui répondent à la nature des données et aux contraintes de ressources des noeuds capteurs en se basant sur les techniques de Data mining. Chaque noeud favorise un traitement local des techniques de Data mining et ensuite échange ses informations avec ses voisins, pour parvenir à un consensus sur un modèle global. Les différents résultats obtenus montrent que les approches proposées réduisent considérablement la consommation d’énergie et les coûts de consommation, ce qui étend la durée de vie du réseau.Les résultats obtenus indiquent aussi que les approches proposées sont extrêmement efficaces en termes de calcul du modèle, de latence, de réduction de la taille des données, d’adaptabilité et de détection des événements.
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