Constraints modeling and energy management in multi-hop wireless networks
Institution:
Paris 11Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Energy is a scarce resource in the nodes of a wireless network since they are powered by batteries. Therefore, managing the energy consumption can significantly increase the lifetime of the network. Our main goal is to maximize its lifetime. For this reason, we introduce an approach that estimates the remaining energy of nodes and implements it in the routing algorithms. We initially estimate the energy cost of a node transmission, reception, sleep and overhearing to identify the main sources of energy consumption. Based on this study, we present cost functions that assign a weight between a node and its neighbors. The weight of the link is simply the energy consumed in the network after the transmission of a node. These functions are used at the routing layer in a network using the olsr proactive routing protocol and disseminate information in the network. The paths found by this technique are optimal in terms of energy. The acquisition of the nodes residual energy allows the routing protocol to have a consistent view on the energy of nodes and distribute the traffic accordingly. Thus, we propose a model to evaluate the remaining energy of a sensor. This model is based on an existing model; however the latter requires a complex computation and a large memory space. We simplified the model and made it recursive to implement it in a sensor. The accuracy of the model is evaluated using a battery simulator and performing real battery discharges.
Abstract FR:
L'énergie est une ressource rare dans les nœuds d’un réseau sans fil puisque ces derniers sont alimentes par des batteries. Par conséquent, une bonne gestion de la consommation de l'énergie peut augmenter considérablement la durée de vie du réseau. Notre but donc est de maximiser cette durée de vie. Pour ce faire, notre approche a consiste à estimer l'énergie restante dans la batterie des nœuds afin de l’implanter dans les algorithmes de routage. Nous avons d’abord estime le cout énergétique d’un nœud dans les états de transmission, réception, d’écoute et sommeil pour discerner les principales sources de consommations énergétiques. En se basant sur ces données, nous avons présente des fonctions de cout qui permettent d’affecter un poids entre un nœud et ses voisins. Le poids du lien n’est autre que l’énergie consommée dans le réseau suite à la transmission d’un nœud. Ces fonctions sont intégrées au niveau de la couche de routage dans un réseau utilisant le protocole de routage proactif olsr pour acheminer l’information dans le réseau. Les chemins trouves par cette technique sont optimaux en termes d’énergie. L'acquisition d'information sur l'énergie résiduelle des nœuds permet au protocole de routage d'avoir une vue cohérente sur l'énergie des nœuds et de redistribuer le trafic en fonction de cette énergie. Pour cela, nous proposons un modèle de batterie pour évaluer l’énergie restante d’un capteur. Ce modèle est base sur un modèle existant, seulement ce dernier nécessite un calcul complexe et un large espace en mémoire. Pour l’intégrer dans un capteur, nous l’avons simplifie pour le rendre récursif. La précision du modèle est évaluée a l'aide d'un simulateur de batterie et en effectuant des décharges réelles sur des batteries.