Mécanismes de traitement des données dans les réseaux de capteurs sans fils dans les cas d'accès intermittent à la station de base

par Cosmin Dini

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Pascal Lorenz.


  • Résumé

    Les réseaux des capteurs sans fil sont considérés comme une alternative aux réseaux câblés afin de permettre l'installation dans des zones peu accessibles. Par conséquent, de nouveaux protocoles ont été conçus pour supporter le manque des ressources qui est spécifique à ce type de réseau. La communication entre les nœuds est réalisée par des protocoles spécifiques pour la gestion efficace de l'énergie. La gestion des données collectées par ces nœuds doit être également prise en compte car la communication entre les nœuds engendre un coût non négligeable en termes d'énergie. De plus, l'installation de ce type de réseau dans des régions lointaines facilite les attaques sur la structure des réseaux ainsi que sur les données collectées. Les mesures de sécurité envisagées amènent des coûts d'énergie supplémentaires. Un aspect souvent négligé concerne le cas où un nœud ne peut pas communiquer avec la station de base (sink node) qui collectionne et traite les données. Cependant, les nœuds continuent à accumuler des informations en suivant les plans de collection. Si la situation continue, l'espace de mémoire (storage) diminue à un point où la collection de nouvelles données n'est plus possible.Nous proposons des mécanismes pour la réduction contrôlée de données en considérant leur priorité relative. Les données sont divisées dans des unités auxquelles un niveau d'importance est alloué, en fonction des considérations d'utilité et de missions qui les utilisent. Nous proposons un ensemble de primitives (opérations) qui permettent la réduction d'espace de stockage nécessaire, tout en préservant un niveau raisonnable de résolution des informations collectées. Pour les larges réseaux à multiple nœuds, nous proposons des mécanismes pour le partage de données (data load sharing) ainsi que la redondance. Des algorithmes ont été proposés pour évaluer l'efficacité de ces techniques de gestion de données vis-à-vis de l'énergie nécessaire pour transférer les données.A travers des simulations, nous avons validé le fait que les résultats sont très utiles dans les cas à mémoire limitée (wireless nades) et pour les communications intermittentes.

  • Titre traduit

    Data Management in Wireless Sensor Networks with Intermittent Sink Access


  • Résumé

    Wireless Sensor Networks have evolved as an alternative to wired networks fit for quick deployments in areas with limited access. New protocols have been deviees to deal with the inherent scarcity of resources that characterizes such netvorks. Energy efficient network protocols are used for communication between nades. Data collected by wireless nades is transmitted at an energy cost and therefore carefully managed. The remote deployment of wireless networks opens the possibility of malicious attacks on the data and on the infrastructure itself. Security measures have also been devised, but they come at an energy cost. One item that has received little attention is the situation of the data sink becoming unreachable. The nodes still collect data as instructed and accumulate it. Under prolonged unavailability of the sink node, the storage space on sensor nades is used up and collecting new data is no longer feasible. Our proposal for a prioritized data reduction alleviates this problem. The collected data is divided into data units who are assigned an importance level calculated in agreement with the business case. We have proposed data reduction primitive operations that reduce the needed space while only losing a limited amount of data resolution. A multi-node deployment opens the possibility for data load sharing between the nodes as well as redundancy. Algorithms were proposed to evaluate the potential gain ofthese approaches in relation to the amount of energy spent for data transfer. The proposed approach works well in coping with fixed size data storage by trimming the low interest data in a manner that data is still usable.


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