Vers une plate-forme efficace en énergie pour les réseaux de capteurs sans fil

Abstract

Depuis ces deux dernières décennies, une nouvelle technologie sans fil appelée Réseau de Capteur Sans Fil (RCSF) résultant d’une fusion entre les systèmes embarqués et les communications sans fil a vu le jour. Un RCSF (“WSN : Wireless Sensor Network” en Anglais) est un réseau Ad hoc composé d’un grand nombre de nœuds qui sont des micro-capteurs qui peuvent être déployés de façon aléatoire ou déterministe dans une zone d’intérêt donnée. Ces nœuds capteurs sont capables de récolter plusieurs paramètres physiques sur l’environnement qui les entoure, appelé généralement zone de captage (ou zone de surveillance). Ensuite, ils doivent si nécessaire traiter les données capturées et les transmettre à un (ou plusieurs) nœud de collecte appelé station de base, centre de traitement (“sink” en Anglais). Beaucoup de domaines d’applications tels que le contrôle et suivi environnemental, le contrôle de production dans l’industrie, la surveillance de zone, le monitoring de l’habitat, l‘agriculture intelligente, etc. sont basés sur les RCSF. Dans ce mémoire, nous suggestions une technique basée sur l’une des méthodes métaheuristiques pour minimiser la consommation d’énergie. Nous simulons cette technique par MATLAB.

Over the past two decades, a new wireless technology called Wireless Sensor Network (RCSF) resulting from a merger between on-board systems and wireless communications has emerged. An RCSF (“WSN: Wireless Sensor Network”) is an Ad hoc network made up of a large number of nodes which are micro-sensors that can be deployed randomly or deterministically in a given area of interest. These sensor nodes are able to collect several physical parameters from the environment around them, generally called a catchment area (or monitoring area). Then, if necessary, they must process the captured data and transmit them to one (or more) collection node called base station, processing center (“sink” in English). Many application areas such as environmental monitoring and control, industrial production control, area surveillance, habitat monitoring, smart agriculture, etc. are based on RCSF. In this dissertation, we suggest a technique based on one of the metaheuristic methods to minimize energy consumption. We simulate this technique by MATLAB.