Date : 2015
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : anglais / English
Acquisition automatique des données
Réseaux de capteurs (technologie)
Compteurs électriques intelligents
Classification Dewey : 004
Résumé / Abstract : Les réseaux de capteurs sans fil contiennent de nombreux nœuds capables de recueillir et de transmettre des données de manière autonome. Optimiser la collecte de données est une tâche importante pour ces réseaux. Cette optimisation passe par trois axes: 1. L'agrégation des paquets pour réduire le trafic dans le réseau.2. Éviter les interférences et les collisions de paquets. 3. Une bonne stratégie de déploiement des nœuds. D'abord, nous avons travaillé sur l'agrégation de données dans les réseaux de capteurs. Cette technique permet au réseau de réduire la consommation d'énergie en éliminant les paquets redondants, et en combinant plusieurs paquets pour les envoyer en un seul paquet. Dans notre travail, nous avons considéré les applications temps réel dans les réseaux de capteurs. Nous avons proposé une solution qui combine un clustering multi-niveaux avec un mécanisme de transmission de données entre les clusterheads qui favorise l'agrégation. En outre, nous avons développé une nouvelle approche distribuée pour construire un backbone virtuel dans les réseaux de capteurs. Les nœuds du backbone sont les nœuds d'agrégation. Cette technique permet de réduire la consommation d'énergie et améliore la tolérance aux pannes et ainsi augmente la quantité de données qui atteint la station de base. Ensuite, nous nous sommes concentrés sur la façon dont les capteurs accèdent au canal de transmission via les protocoles MAC afin de diminuer le risque de collision des paquets. L'originalité de notre travail est lié à l'utilisation des nœuds mobiles et les applications temps réel dans les réseaux de capteurs sans fil. En effet, ces deux critères ont toujours été traités de façon séparée. Toute approche développée qui vise à améliorer la performance du réseau ne fonctionne bien qu'avec une bonne stratégie de déploiement sur le terrain. Par conséquent, nous proposons une nouvelle solution pour estimer les positions des différents composants du réseau et nous fournissons un nouvel outil pour aider les techniciens sur terrain lors de l'installation de ces composants. Notre solution de déploiement a été appliquée à un réseau de compteurs intelligents appelé EverBlu. Ce système est une solution de collecte de données sans fil développée par Itron. Il est adapté à tout type de compteur (eau, gaz et chaleur) et pour différentes topologies de sites, que ce soit en milieu urbain ou rural
Résumé / Abstract : Wireless sensor networks (WSNs) contain many nodes able to collect and transmit data autonomously. Optimizing data collection is an important issue in these networks. This optimization goes through three axis: 1. Packet aggregation to reduce the traffic in the network. 2. Avoiding interference and packets collision. 3. A good deployment strategy in field. We firstly worked on data aggregation in WSNs which enables the network to reduce energy consumption by removing redundant packets, and by combining packets together and sending them as one packet. In our research, we considered real-time applications in WSNs. For these networks, we proposed a solution that combines a multi-level clustering with a data transmission mechanism between cluster heads that promotes aggregation. In addition, we developed a new distributed approach to construct a virtual backbone in a WSN. The nodes inside the backbone are the aggregator nodes. This technique reduces the energy consumption and enhances fault tolerance which increases the amount of data that reaches the sink even when some nodes fail in the network. Then, we focus on how the sensors access to the transmission channel via Medium Access Control (MAC) protocols in order to decrease the risk of packets collision. The originality of our work is related to mobile nodes and real-time WSN applications. In fact, these two criteria were always treated independently. Any developed approach that aims to enhance the network performance works well only with a good deployment strategy in field. Therefore we propose a new solution to predict the different network components and we provide a new tool to assist the technicians in field while installing these components. Our deployment solution was applied to a smart metering network called EverBlu. This system is a wireless data collection solution developed by Itron. It is suitable for any meter type (Water, Gas and Heat) and for various site topologies, either in urban or rural environments