Thèse soutenue

Gestion efficace des canaux de communication dans l’internet des objets
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Auteur / Autrice : Mohamed Sofiane Batta
Direction : Hakim MabedZibouda Aliouat
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 04/01/2023
Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté en cotutelle avec Université Ferhat Abbas (Sétif, Algérie)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) / FEMTO-ST
Site de préparation : Université de Franche-Comté (1971-....)
Jury : Président / Présidente : François Spies
Examinateurs / Examinatrices : Chirihane Gherbi
Rapporteurs / Rapporteuses : Benoit Hilt, Nabila Labraoui

Résumé

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De nos jours, plusieurs objets connectés tels que l'ordinateur, les capteurs et les appareils intelligents sont devenus partie intégrante de la vie actuelle et façonnent l'Internet des objets (IoT). L'idée principale derrière l'IoT est de permettre l'interaction entre les objets connectés pour atteindre un objectif pratique. Les réseaux IoT se caractérisent par le déploiement d'un nombre massif d'appareils embarqués hétérogènes avec des ressources limitées (mémoire, batterie, CPU et bande passante) déployés pour fournir diverses applications. Cependant, en raison de la limitation des ressources et de la diversité des appareils IoT, les réseaux sans fil rencontrent divers problèmes complexes (par exemple, évolutivité, problèmes de communication, durabilité, congestion, efficacité énergétique, etc.). Par conséquent, il est important de gérer efficacement les ressources de communication et la structure du réseau afin de renforcer fortement les performances globales du réseau. Pour y parvenir, la solution de gestion de réseau doit être capable de faire face à la complexité introduite dans les réseaux sans fil actuels (nombre croissant d'appareils et nature dynamique de la topologie des réseaux). De plus, il est nécessaire de concevoir des protocoles basse consommation, évolutifs et économes en énergie afin de prolonger la durée de vie de ces réseaux à court comme à long terme.L'objectif principal de cette thèse porte sur la conception et la modélisation de nouvelles approches d'allocation de canaux et de clustering pour les réseaux sans fil à grande échelle. De plus, ces travaux se concentrent sur l'optimisation de la durée de vie des batteries rechargeables dans les protocoles de réseau sans fil afin de réduire la substitution de matériaux et d'augmenter la durabilité du réseau à long terme. Dans ce cadre, nous commençons par une analyse de la littérature pour identifier certains problèmes ouverts ou dont les solutions proposées restent à améliorer. Nous nous concentrons tout d'abord sur les protocoles de couche MAC et de routage et nous proposons une nouvelle approche d'ordonnancement TDMA intercouche. Ce dernier considère les informations de l'arbre de routage pour gérer l'accès au canal sans fil et réduire la latence de communication. Ensuite, nous nous sommes concentrés sur la gestion de la topologie du réseau et nous avons proposé différentes approches pour le clustering réseau égal et inégal. Par la suite, nous nous sommes concentrés sur l'optimisation énergétique à long terme des dispositifs sans fil rechargeables et nous avons proposé de nouvelles approches originales dans ce contexte original. L'objectif principal des approches proposées est de diminuer la latence de communication, de réduire la surcharge du réseau et d'augmenter la durée de vie du réseau à court et à long terme.Les approches proposées ont été intensivement expérimentées à travers des simulations approfondies avec un certain nombre de topologies dans divers scénarios de réseau. Les résultats obtenus donnent de meilleures performances et surpassent celles présentées par des travaux de référence similaires, en termes de consommation d'énergie, de surcharge de messages et de durée de vie du réseau. D'autres métriques telles que la latence de communication, la cardinalité des clusters et le temps d'exécution ont également été prises en compte lors de l'évaluation de nos contributions.