Impact de la mobilité et du déploiement dans des espaces confinés sur un réseau à faible consommation et à perte

Impact of mobility and deployment in confined spaces on low power and lossy network

• Auteur / Autrice : Jinpeng Wang
• Direction : Michel Misson
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 02/07/2019
• Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Gérard Chalhoub, Pascale Minet, Alexandre Guitton
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marion Berbineau, Adrien Van den Bossche

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux de capteurs (technologie)

Mots clés libres

Réseaux de capteurs sans fil

Réseaux à faible consommation et à perte

Convergecast

Anycast

Mobilité

Plusieurs puits

Wireless sensor networks

Low-power and lossy networks

Convergecast

Anycast

Mobility

Multiple sinks

Résumé

La technologie des réseaux de capteurs sans fil (RCSF) est l’un des éléments constitutifs de l’Internet des objets (IoT). En raison de leurs caractéristiques de déploiement facile et de leur flexibilité, ils sont utilisés dans de nombreux domaines d’application. Les réseaux à faible consommation et à perte (LLN) sont un type spécial de WSN dans lequel les noeuds sont largement limités en ressources. Convergecast est l’un des modes de communication de base, dans lequel tout le trafic du réseau est destiné à une destination prédéfinie appelée collecteur. Tout en prenant en compte les domaines d’applications IoT, convergecast n’est pas le seul mode de communication sur le réseau. Le récepteur doit envoyer des commandes à certains capteurs pour effectuer des actions. Dans cette application, anycast est un autre mode de communication de base. Dans anycast, le trafic provenant du récepteur est destiné à tout membre d’un groupe de récepteurs potentiels du réseau.Les LLN sont formés de noeuds de capteurs statiques et changent rarement de position. En raison des contraintes de ressources strictes imposées au calcul, à l’énergie et à la mémoire des LLN, la plupart des protocoles de routage ne prennent en charge que les réseaux statiques. Cependant, la mobilité est devenue une exigence importante pour de nombreuses applications émergentes. Dans ces applications, certains noeuds sont libres de se déplacer et de s’organiser dans un réseau connecté. La topologie changerait continuellement en raison du mouvement des noeuds et de l’instabilité des liaisons radio. Il s’agit d’une tâche difficile pour la plupart des protocoles de routage des réseaux LLN afin de s’adapter rapidement au mouvement et de reconstruire la topologie en temps voulu. Le but de cette thèse est de proposer un support de mobilité efficace pour les protocoles de routage dans les réseaux LLN. Nous nous concentrons sur convergecast et anycast, qui sont les modes de communication les plus utilisés dans les réseaux LLN, dans les scénarios de réseau mobile. Nous proposons un mécanisme d’amélioration, nommé RL (RSSI and Level),pour prendre en charge les protocoles de routage dans les réseaux LLN convergecast en mobilité. Ce mécanisme aide le protocole de routage à prendre des décisions plus rapides pour la détection de la mobilité et la mise à jour des voisins du saut suivant,mais souffre d’une surcharge importante. Nous proposons une gestion dynamique des messages de contrôle pour améliorer les performances de RL et l’implémentons en plus du protocole de routage pour réseau à faible consommation (RPL) et nous l’avons nommé RRD (RSSI, Rank and Dynamic). Après une prise en compte de l’hystérésis de la zone de couverture de la plage de transmission des noeuds, nousavons optimisé RRD. Cette version améliorée s’appelle RRD +. Sur la base de RRD+, nous avons proposé MRRD + (Multiple, RSSI, Rank et Dynamic) pour prendre en charge plusieurs puits dans les réseaux LLN convergecast en mobilité. ADUP (Adaptive Downward / Upward Protocol) est une solution de routage prenant en charge simultanément convergecast et anycast dans les réseaux LLN. Nous avons évalué les performances de nos contributions à la fois en simulation avec le simulateur Cooja et en expérience (uniquement pour ADUP) sur des motosTelosB. Les résultats obtenus en simulation et en expérience confirment l’efficacité de nos protocoles de routage.

Wireless Sensor Networks (WSNs) technology is one of the building blocks ofthe Internet of Things (IoT). Due to their features of easy deployment and flexibility,they are used in many application domains. Low-Power and Lossy Networks(LLNs) are a special type of WSNs in which nodes are largely resources constrained.For LLNs, convergecast is one of the basic traffic modes, where all traffic in the networkis destined to a predefined destination called the sink. While considering theIoT application domains, convergecast is not the only traffic mode in the network.The sink needs to send commands to certain sensors to perform actions. In this application,anycast is another basic traffic mode. In anycast, the traffic from the sinkis destined to any member of a group of potential receivers in the network.Traditionally LLNs are formed by static sensor nodes and rarely change positions.Due to the strict resource constraints in computation, energy and memory ofLLNs, most routing protocols only support static network. However, mobility hasbecome an important requirement for many emerging applications. In these applications,certain nodes are free to move and organize themselves into a connectednetwork. The topology would continuously change due to the movement of nodesand radio links instability. This is a hard task for most routing protocols of LLNs toadapt rapidly to the movement and to reconstruct topology in a timely manner.The goal of this thesis is to propose an efficient mobility support for routingprotocols in LLNs. We focus on convergecast and anycast, which are the most usedtraffic modes in LLNs, in mobile network scenarios.We propose an enhancement mechanism, named RL (RSSI and Level), to supportrouting protocols in convergecast LLNs in mobility. This mechanism helps routingprotocol make faster decisions for detecting mobility and updating next-hop neighborsbut suffers from high overhead. We propose a dynamic control message managementto enhance the overhead performance of RL and implement it on top ofRouting Protocol for Low-power and Lossy network (RPL) and we named it RRD(RSSI, Rank and Dynamic). After taking into account hysteresis of the coveragezone of the transmission range of nodes, we optimized RRD. This enhanced versionis called RRD+. Based on RRD+, we proposed MRRD+ (Multiple, RSSI, Rankand Dynamic) to support multiple sinks in convergecast LLNs in mobility. ADUP(Adaptive Downward/Upward Protocol) is a routing solution that supports bothconvergecast and anycast in LLNs concurrently.We evaluated the performance of our contributions in both simulation usingCooja simulator and experiment (only for ADUP) on TelosB motes. The resultsobtained in both simulation and experiment confirm the efficiency of our routingprotocols.