Optimal Schedules for Data Gathering in Wireless Sensor Networks

Wireless Sensor Networks (WSNs) are widely used for target monitoring: sensors monitor a set of targets, and forward the collected or aggregated data using multi-hop routing to the same location, called the sink. The resulting communication scheme is called ConvergeCast or Aggregated ConvergeCast. Several researchers studied the ConvergeCast and the Aggregated ConvergeCast, as to produce the shortest possible schedule that conveys all the packets or a packet aggregation to the sink. Nearly all proposed methods proceed in two steps, first the routing, and then the scheduling of the packets along the routes defined in the first step. The thesis is organized around four contributions. The first one is an improvement of the previous mathematical models that outputs (minimum-sized) multi-set of transmission configurations (TCs), in which a transmission configuration is defined as a set of links that can transmit concurrently. Our model allows the transmission of several packets per target, in both single-path and multi-path settings; we give two new heuristics for generating new improved transmission configurations. While such models go beyond the routing step, they do not specify an ordering over time of the configurations. Consequently, the second contribution consists of several algorithms, one exact and several heuristics, for ordering the configurations. Our results show that the approach of scheduling when restricted to a tree generated by the first contribution significantly outperforms the ordering of configurations of TC-approach for single-rate, single packet per sensor traffic patterns, but the TC approach gives better results for multi-rate traffic and when there are a large number of packets per sensor. In the last two contributions, we propose an exact mathematical model that takes care, in a single phase, of the routing and the scheduling, for the ConvergeCast and the aggregated ConvergeCast problem. They both correspond to decomposition models in which not only we generate transmission configurations, but an ordering of them. We performed extensive simulations on networks with up to 70 sensors for both ConvergeCast and Aggregated ConvergeCast, and compared our one phase results with one of the best heuristics in the literature

Optimisation de la capacité et de la consommation énergétique dans les réseaux maillés sans fil

Les réseaux maillés sans fil sont une solution efficace, de plus en plus mise en œuvre en tant qu infrastructure, pour interconnecter les stations d accès des réseaux radio. Ces réseaux doivent absorber une croissance très forte du trafic généré par les terminaux de nouvelle génération. Cependant, l augmentation du prix de l énergie, ainsi que les préoccupations écologiques et sanitaires, poussent à s intéresser à la minimisation de la consommation énergétique de ces réseaux. Ces travaux de thèse s inscrivent dans les problématiques d optimisation de la capacité et de la minimisation de la consommation énergétique globale des réseaux radio maillés. Nous définissons la capacité d un réseau comme la quantité de trafic que le réseau peut supporter par unité de temps. Ces travaux s articulent autour de quatre axes. Tout d abord, nous abordons le problème d amélioration de la capacité des réseaux radio maillés de type WIFI où l accès au médium radio se base sur le protocole d accès CSMA/CA. Nous mettons en lumière, les facteurs déterminants qui impactent la capacité du réseau, et l existence d un goulot d étranglement qui limite cette capacité du réseau. Ensuite, nous proposons une architecture de communication basée sur l utilisation conjointe de CSMA/CA et de TDMA afin de résoudre ce problème de goulot d étranglement. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous nous intéressons aux réseaux maillés sans fil basés sur un partage des ressources temps-fréquence. Afin de calculer des bornes théoriques sur les performances du réseau, nous développons des modèles d optimisation basés sur la programmation linéaire et la technique de génération de colonnes. Ces modèles d optimisation intègrent un modèle d interférence SINR avec contrôle de puissance continue et variation de taux de transmission. Ils permettent, en particulier, de calculer une configuration optimale du réseau qui maximise la capacité ou minimise la consommation d énergie. Ensuite, dans le troisième axe de recherche, nous étudions en détail le compromis entre la capacité du réseau et la consommation énergétique. Nous mettons en évidence plusieurs résultats d ingénierie nécessaires pour un fonctionnement optimal d un réseau maillé sans fil. Enfin, nous nous focalisons sur les réseaux cellulaires hétérogènes. Nous proposons des outils d optimisation calculant une configuration optimale des stations de base qui maximise la capacité du réseau avec une consommation efficace d énergie. Ensuite, afin d économiser l énergie, nous proposons une heuristique calculant un ordonnancement des stations et leur mise en mode d endormissement partiel selon deux stratégies différentes, nommées LAFS et MAFS.Wireless mesh networks (WMN) are a promising solution to support high data rate and increase the capacity provided to users, e.g. for meeting the requirements of mobile multimedia applications. However, the rapid growth of traffic load generated by the terminals is accompanied by an unsustainable increase of energy consumption, which becomes a hot societal and economical challenges. This thesis relates to the problem of the optimization of network capacity and energy consumption of wireless mesh networks. The network capacity is defined as the maximum achievable total traffic in the network per unit time. This thesis is divided into four main parts. First, we address the problem of improvement of the capacity of 802.11 wireless mesh networks. We highlight some insensible properties and deterministic factors of the capacity, while it is directly related to a bottleneck problem. Then, we propose a joint TDMA/CSMA scheduling strategy for solving the bottleneck issue in the network. Second, we focus on broadband wireless mesh networks based on time-frequency resource management. In order to get theoretical bounds on the network performances, we formulate optimization models based on linear programming and column generation algorithm. These models lead to compute an optimal offline configuration which maximizes the network capacity with low energy consumption. A realistic SINR model of the physical layer allows the nodes to perform continuous power control and use a discrete set of data rates. Third, we use the optimization models to provide practical engineering insights on WMN. We briefly study the tradeoff between network capacity and energy consumption using a realistic physical layer and SINR interference model. Finally, we focus on capacity and energy optimization for heterogeneous cellular networks. We develop, first, optimization tools to calculate an optimal configuration of the network that maximizes the network capacity with low energy consumption. We second propose a heuristic algorithm that calculates a scheduling and partial sleeping of base stations in two different strategies, called LAFS and MAFS.VILLEURBANNE-DOC'INSA-Bib. elec. (692669901) / SudocSudocFranceF