Algorithmique des réseaux de capteurs sans fil : acquisition, fusion et routage décentralisé des données dans les bâtiments intelligents

par Gaby Bou Tayeh

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Jacques Bahi et de Abdallah Makhoul.

Thèses en préparation à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de SPIM - Sciences Physiques pour l'Ingénieur et Microtechniques , en partenariat avec FEMTO-ST Franche Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (laboratoire) et de DISC - Département Informatique et Systèmes Complexes (equipe de recherche) depuis le 01-09-2017 .


  • Résumé

    Dans le cadre du projet Interreg Response, deux types de réseaux de capteurs sont à déployer. Le premier est un réseau de réseaux de capteurs corporels (sans fil, sur batterie) portés par les sapeurs-pompiers. Le deuxième est un réseau de capteurs de températures et de déformations, passifs et résistants aux températures élevées, fixés dans les structures des bâtiments (ou jetés aléatoirement sur des scènes d'intervention). Les réseaux mobiles peuvent communiquer d'un sapeur à l'autre, surveiller l'état de santé des individus concernés, aider à la décision (prognostic & health management, cf. WP4 du projet) des sapeurs à partir des données collectées, et informer sur l'évolution du milieu (le feu). Une des difficultés pour fournir de telles informations provient du fait que les divers réseaux corporels sont mobiles : l'aspect dynamique, tant spatial que temporel (le nombre de réseaux corporels n'est a priori pas fixé, des intervenants pouvant quitter la scène d'opération ou venir en renfort, tout cela en milieu hostile), nécessite la conception d'algorithmes ad hoc au niveau du routage des données. De plus, ces capteurs sans fil possèdent des ressources de calcul à économiser, du fait de l'utilisation de batteries comme source d'énergie, de la durée potentiellement longue de l'intervention, de la zone potentiellement étendue à surveiller, et de la quantité d'énergie potentiellement élevée à utiliser pour interroger les capteurs passifs. Au niveau couches basses, les protocoles de communication entre le tracker (petit terminal de communication, un par sapeur-pompier, embarquant un linux) et les divers nœuds terminaux, d'une part, et entre trackers d'autre part, doivent être pensés de sorte à réduire au mieux la consommation d'énergie. L'une des principales sources de dépense énergétique de ces capteurs étant les coûts liés à la communication, une algorithmique basse énergie de traitement et de fusion des données (agrégation, compression…), sera conçue afin d'être mise en place, dans la tâche 2 de cette thèse, au sein de chaque tracker. Enfin, deux types de routage des données seront conçus, suivant l'étendue de la zone à surveiller et l'état des batteries : dans un premier temps, les trackers enverront directement à la centrale de décision leurs données acquises, quand ensuite les données seront routées de proches en proches, lorsque les ressources énergétiques viendront à manquer. En combinant les différentes informations collectées, des inférences peuvent être produites (soit au niveau du centre externe de décision recevant lesdites informations, soit d'une manière plus élaborée au sein du réseau décentralisé), des connaissances peuvent être composées, et des décisions sur certains événements peuvent être efficacement prises, ce qui est l'objectif de cette thèse, et qui correspond aussi au WP4 du projet Interreg. Pour aboutir à une telle architecture fonctionnelle, de nombreux verrous scientifiques restent à lever, qui sont liés à : la dynamique spatiale et temporelle des réseaux de capteurs corporels, la préservation de l'énergie et le maintien d'une certaine qualité de service, la prise en compte de l'environnement hostile et des problèmes de sécurité qui y sont reliés. Les résultats produits par l'algorithmique déployée lors de cette thèse seront notamment : 1. la collecte et le traitement bas coût de données générées par les deux types de réseaux de capteurs, avec un niveau minimum garanti de fiabilité, 2. la définition du profil de la personne se trouvant dans le milieu d'intérêt (localisation, état de santé…), 3. la découverte de l'environnement (incendie, état des bâtiments) et le suivi de son évolution en temps réel, permettant d'aboutir aux bonnes décisions lors du WP4 du projet Interreg.

  • Titre traduit

    Algorithms of wireless sensor networks: acquisition, fusion and decentralized routing of data in intelligent buildings


  • Résumé

    Within the framework of the Interreg Response project, two types of sensor networks are to be deployed. The first is a network of body sensors (wireless, battery-powered) carried by the fire brigade. The second is a network of temperature and strain sensors, passive and resistant to high temperatures, fixed in the structures of buildings (or randomly thrown on intervention scenes). Mobile networks can communicate from one sapper to the other, monitor the health status of the individuals concerned, help decision-makers (prognostic & health management, see WP4 of the project) from the collected data, and inform on the evolution of the environment (fire). One of the difficulties in providing such information arises from the fact that the various body networks are mobile: the dynamic aspect, both spatial and temporal (the number of body networks is not a priori fixed, operation or reinforcement, all in a hostile environment), requires the design of ad hoc algorithms for the routing of data. In addition, these wireless sensors have computational resources to save, due to the use of batteries as a source of energy, the potentially long duration of the intervention, the potentially extended area to be monitored, and amount of potentially high energy to be used to interrogate passive sensors. At the low layer level, communication protocols between the tracker (small communication terminal, a firefighter, embedding a linux) and the various terminal nodes, on the one hand, and between trackers on the other hand, must be thought of so as to minimize energy consumption. Since one of the main sources of energy expenditure for these sensors is the communication costs, a low-energy algorithm for processing and merging data (aggregation, compression, etc.) will be designed to be implemented in the task 2 of this thesis, within each tracker. Finally, two types of data routing will be designed, depending on the extent of the zone to be monitored and the state of the batteries: initially, the trackers will send their acquired data directly to the decision-making center, and then the data will be routed from close ones to close ones, when energy resources are lacking. By combining the different information collected, inferences can be produced (either at the external decision center receiving the information or in a more elaborate way within the decentralized network), knowledge can be composed, and decisions on certain events can be effectively taken, which is the objective of this thesis, and which also corresponds to the WP4 of the Interreg project. To achieve such a functional architecture, many scientific locks remain to be lifted, linked to: spatial and temporal dynamics of body sensor networks, energy conservation and maintenance of a certain quality of service, taking into account the hostile environment and related security problems. The results produced by the algorithm deployed during this thesis will include: 1. collecting and processing low cost data generated by the two types of sensor networks, with a guaranteed minimum level of reliability, 2. definition of the profile of the person in the area of interest (location, state of health ...), 3. the discovery of the environment (fire, building condition) and the monitoring of its evolution in real time, enabling the right decisions to be made during the WP4 of the Interreg project.