Energy conservation methods for use in wireless sensor network communications
Institution:
Rennes 1Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Les Réseaux de Capteurs Sans Fil (RCSF) sont composés de capteurs de petites tailles, qui ont la capacité de prélever et de calcul des données dans un environnement inaccessible pour ensuite les communiquer à un utilisateur final. Ces capteurs ont une capacité limitée en batteries, et donc l'énergie devient un problème critique pour leur conception. Cette thèse se focalise sur le développement de divers techniques d'économie d'énergie. Ainsi, nos directions de recherche tournent autour de trois axes principaux: 1) l'intégration du calcul: l'agrégation et la compression, au sein d'un RCSF, 2) le groupement de capteurs, et 3) diversité de radios. Premièrement, nous avons proposé une technique d'aggregation, appelée Smart AGgregation (SAG)}, qui contrôle la consommation d'énergie de capteurs en s'adaptant à l'erreur des données tolérée par l'utilisateur. En plus de l'agrégation, nous avons intégré un mécanisme de compression de données dans une architecture à base de groupement des capteurs, pour développer un protocole appelé Compression Cluster-based scheme in a Spatial Correlated Region CC_SCR, pour assurer une plus grande économie d'énergie. Deuxièmement, notre recherche rapporte au développement du protocole de groupement des capteurs, appelé ADaptive Energy-Efficient Clustering protocole ADEEC, en vue de réaliser à la fois une meilleure organisation de réseau et une meilleure consommation d'énergie. Finalement, nous avons exploré l'apport d'utilisation de multiples radios lors du routage. Par conséquent, nous avons d'abord proposé une nouvelle métrique qui permet de choisir une radio à energie minimale pour le routage. Ensuite, nous avons proposé une autre métrique qui équilibre la consommation d'énergie au sein d'un RCSF pour prolonger la durée de vie. Enfin, nous avons proposé une métrique sensible au délai, qui s'adapte aux priorités des paquets lors du routage. La validation de nos contributions est effectuée analytiquement et par simulation avec l'outil TOSSIM.
Abstract FR:
Wireless Sensor Networks (WSNs) are composed of tiny sensor nodes, which are cable of sensing and processing data from inaccessible environments and communicating them to the end-user for further analysis. WSNs are characterized by the limited capacity of sensor node batteries, which makes energy-efficiency a critical issue. Once a WSN is deployed, sensor nodes must self-organize and live as long as possible, based only on their initial amount of energy. Consequently, techniques minimizing energy consumption are required to improve network lifetime. In such a way, this thesis deals with the development of various energy-saving mechanisms. Our research revolves around three main areas: 1) in-network processing, 2) clustering, and 3) radio diversity. Concerning in-network processing, we proposed a Smart AGgregation technique (SAG) that controls energy consumption, while adjusting user error. On the same subject, we integrate a compression mechanism within a cluster-based architecture to develop a Compression Cluster-based scheme in a Spatial Correlated Region protocol (CC\_SCR), to further decrease energy consumption. Moving on to clustering, our research leds to the development of an ADaptive Energy-Efficient Clustering protocol (ADEEC), resulting in better network organization and decreased in energy consumption. In the field of diversity direction, we explored how to minimize energy consumption when using multiple radios for routing in WSNs. We first proposed a novel metric that uses a minimum-energy radio when routing, then we proposed another metric that allows energy balancing inside a network in order to extend its lifetime, and finally we proposed a delay-sensitive metric that adapts routing packets with different priorities. The validation of our contributions were carried out with deep analytical analysis and simulation using TOSSIM.