Optimisation de déploiement et localisation de cible dans les réseaux de capteurs

par Matthieu Le Berre

Thèse de doctorat en Optimisation et Sûreté des Systèmes

Sous la direction de Hichem Snoussi et de Faicel Hnaien.

Soutenue le 05-06-2014

à Troyes , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube) , en partenariat avec Région Champagne-Ardenne (Collectivité territoriale) .

Le président du jury était Guillaume Gelle.

Le jury était composé de Hichem Snoussi, Faicel Hnaien, Guillaume Gelle, André Rossi, Patrick Siarry.

Les rapporteurs étaient André Rossi, Patrick Siarry.


  • Résumé

    Au cours de cette thèse, nous avons abordé des problématiques liées à l’optimisation de déploiement et la localisation de cible dans les réseaux de capteurs. Nous avons tout d'abord proposé un premier modèle pour l’optimisation de deux objectifs contradictoires : le nombre de capteurs déployés ainsi que la précision de la localisation. Quatre algorithmes multi-objectifs classiques ont été implémentés, et des versions hybrides ont également été proposées.Une variante du précédent problème est également étudiée, dédiée aux applications de localisation indoor. Les algorithmes proposés pour le premier problème n'ont montré qu'une efficacité relative au cours des premières expérimentations. Une nouvelle heuristique est alors développée, et les résultats ont montré de très bonnes performances sur les instances de taille réduite, ainsi que de bien meilleures performances que les autres algorithmes implémentés sur des instances de grande taille.Enfin, la notion de connectivité et de couverture est également traitée et intégrée dans un modèle linéaire de déploiement. Un algorithme Branch and Bound a été développé afin de traiter ce problème, puis des tests ont été effectués afin de le comparer aux solveurs linéaires actuels

  • Titre traduit

    Deployment optimization and target tracking in sensor networks


  • Résumé

    In this thesis, a joint approach for deployment optimization and target tracking in sensor networks is developed. First, we have proposed a linear model to minimize the number of deployed sensors and maximize the accuracy of the localization. We have also implemented several multi-objective methods and proposed hybridization for some of them.We have also proposed a modification of the previous model, taking into account the indoor localization constraints. Two methods of the previous problem have been used, and a specific heuristic has been developed.Finally, two linear models taking into account coverage and connectivity have been proposed. A Branch and Bound algorithm has also been developed, considering a geometric lower bound and two properties to reduce the number of fathomed nodes


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