Localisation collaborative pour réseaux de capteurs

L'utilisation de mécanismes de localisation dans les réseaux de capteurs est essentiel à la fois pour les protocoles de communication (routage géographique) que pour certaines applications (suivi de véhicules). Dans cet article nous proposons un nouvel algorithme localisé sans GPS, sans ancre et sans spécificité matérielle particulière. Chaque nœud va construire une table de distance qualitative basée sur la collaboration avec son voisinage, i.e. basé sur les informations reçues de ses voisins 1 et 2 sauts grâce à un échange de paquets hello. Ainsi cet algorithme va permettre à chaque nœud du réseau de classer ses voisins en trois catégories : très proche, proche et éloigné. Nous avons étudié notre solution sur une topologie particulière, la grille, puis nous évaluons ses performances sur des topologies aléatoires

Localisation distribuée pour routage en environne- ment bruité dans les réseaux de capteurs

International audiencePour être efficace, les protocoles de routage dans les réseaux de capteurs doivent prendre en compte les interactions locales, le bruit et les collisions. Dans cet article, nous proposons d'utiliser le protocole de localisation QLoP (Qualitative Location Protocol [HEU 08]) afin de fournir un routage plus efficace en envi- ronnement bruité. QLoP sélectionne les voisins les plus proches (et donc les noeuds avec un meilleur rapport signal-à-bruit) pour construire une topologie logique sur laquelle le routage s'applique. QLoP n'utilise aucune spécificité matérielle particulière ou mesures de RSSI mais se base uniquement sur les informations topolo- giques de son voisinage à 2 sauts. Ainsi cet algorithme permet de classer les voisins d'un capteur dans 3 classes de proximité : le 1-voisinage logique, le 2-voisinage logique et le 3-voisinage logique. Nous mettons en évidence l'amélioration des performances de routage sur notre topologie logique par rapport au routage à plat : le taux de livraison et la distance moyenne atteignable dans ces conditions extrêmes sont améliorés de façon significative. La consommation énergétique complète ces résultats

Protocoles d'auto-organisation : une étude qualitative au cours de la vie des réseaux de capteurs

L'auto-organisation dans les réseaux de capteurs a pour objectif de faire apparaitre des comportements émergents, par exemple sous forme de topologie logique connectée (dorsale) ou non connectée (clusters). Le but de ces vues logiques est de fournir une vue plus efficace que la vue physique et d'introduire de la robustesse, de la stabilité, etc. L'objectif est que les protocoles de communication bas´es sur cette vue logique soient plus efficaces que si l'on considère le réseau à plat. De nombreuses études traitent de l'évaluation de performances des topologies virtuelles en termes de consommation d'énergie, de cardinalité, etc. Mais le réseau est toujours considéré comme entièrement déployé. Selon nous, une analyse plus fine est possible pour caractériser les différentes stratégies d'auto-organisation durant la vie d'un réseau de capteurs sans fil. Ce papier étudie le comportement tel que la robustesse, la latence et la cardinalité de 2 principales stratégies d'auto-organisation : i) les stratégies orientées dominants (MPR, MPR-DS, CDS localisé, CDS-MIS) qui vont sélectionner un sous-ensemble de nœuds du réseau comme dominants, ii) les stratégies d'élagage ou de sélection de liens qui vont sélectionner un sous ensemble de liens (RNG, LMST). Nous étudions l'évolution de ces stratégies au cours du déploiement chaotique du réseau ou phase de naissance, le fonctionnement normal et la phase de mort

De la pertinence du RSSI pour la localisation dans les réseaux de capteurs

National audienceDe nombreux protocoles de localisation pour réseaux de capteurs sont basés sur la puissance du signal reçu ou RSSI (Received Signal Strength Indicator). Le RSSI est populaire pour plusieurs raisons : positionnement absolu non accessible, matériel dédié non disponible et possibilité, en théorie, de déterminer la distance entre un transmetteur et un récepteur. Cependant, utiliser le RSSI comme estimateur de distance induit des erreurs de précision à cause des fluctuations inhérentes au canal radio (interférences, multi-trajets, etc.). Dans cet article, nous présentons les résultats d'expérimentations provenant de 3 plateformes de plus de 250 capteurs chacune. Ces résultats montrent les relations complexes entre le RSSI et la distance en fonction des propriétés topologiques et de l'environnement radio. Nous soulignons les limitations intrinsèques du RSSI comme métrique de distance en terme de précision. Enfin, nous montrons l'incapacité d'un protocole de positionnement collaboratif basé sur des forces à dépasser les erreurs de mesures et à fournir une estimation acceptable de la position des capteurs

AreaCast: une communication par zone dans les réseaux de capteurs sans fil

International audienceAreaCast est un mécanisme d'adressage logique dans un voisinage visant à améliorer la robustesse à tout type de protocole unicast. AreaCast se base sur la notion de relai implicite tandis que le relayage unicast se base sur le choix explicite du relais. Tout en étant indépendant du protocole de routage choisi, AreaCast utilise des informations topologiques et de routage pour permettre une communication par zone : un nœud relai explicite choisi comme prochain saut par la couche routage et k nœuds relais implicites qui s'auto-sélectionnent en fonction de leur proximité au nœud relai explicite. Ce mécanisme utilise la "sur-écoute" pour exploiter la communication de type "broadcast" inhérente aux transmissions sans fil. Sans changer le protocole de routage ni échange de paquets supplémentaires, AreaCast permet de contourner dynamiquement un nœud défectueux ou un lien instable. Les résultats de simulation, modélisant finement la consommation énergétique, montrent qu'AreaCast améliore significativement le taux de livraison tout en étant un bon compromis entre efficacité et consommation énergétique

Competitive Self-Stabilizing k-Clustering

A k-cluster of a graph is a connected non-empty subgraph C of radius at most k, i.e., all members of C are within distance k of a particular node of C, called the clusterhead of C. A k-clustering of a graph is a partitioning of the graph into distinct k-clusters. Finding a mini-mum cardinality k-clustering is known to be NP-hard. In this paper, we propose a silent self-stabilizing asynchronous distributed algorithm for con-structing a k-clustering of any connected network with unique IDs. Our algorithm stabilizes in O(n) rounds, using O(log n) space per process, where n is the number of processes. In the general case, our algorithm constructs O(nk) k-clusters. If the network is a Unit Disk Graph (UDG), then our algorithm is 7.2552k + O(1)-competitive, that is, the number of k-clusters constructed by the algorithm is at most 7.2552k + O(1) times the minimum possible number of k-clusters in any k-clustering of the same network. More generally, if the net-work is an Approximate Disk Graph (ADG) with approximation ratio λ, then our algorithm is 7.2552λ2k +O(λ)-competitive. Our solution is based on the self-stabilizing construction of a data structure called the MIS Tree, a spanning tree of the network whose processes at even levels form a maximal indepen-dent set of the network. The MIS tree construction is the time bottleneck of our k-clustering algorithm, as it takes Θ(n) rounds in the worst case, while the remainder of the algorithm takes O(D) rounds, where D is the diameter of the network. We would like to improve that time to be O(D), but we show that our distributed MIS tree construction is a P-complete problem

Protocoles localisés pour réseaux de capteurs

La thèse se place dans le contexte des réseaux de capteurs sans-fils multisaut. Pour que ce réseaux puissent fonctionner, il est nécessaire, de recourir à l\u27auto-organisation. L\u27auto-organisation est un processus duquel émerge une structure globale provenant seulement des multiples interactions locales, sans références à la globalité du réseau. Précédemment, le réseau était toujours considéré comme entièrement déployé, statique. Nous montrons qu\u27une analyse plus fine est possible pour caractériser les différentes stratégies d\u27auto-organisation durant la vie d\u27un réseau de capteurs sans fil. Nous ne concevons pas l\u27auto-organisation comme une fin en soi, elle doit servir à résoudre des problématiques. Après avoir démontré par une série d\u27expérimentations dans des environnements réels, l\u27inadaptation de la mesure du signal reçu (RSSI) pour résoudre le défi de la localisation dans les réseaux de capteurs, nous montrons qu\u27il est possible de concevoir un protocole d\u27auto-organisation dédié à la localisation du voisinage : le Protocole de Localisation Quantitative : QloP. Ce protocole permet de déterminer une distance qualitative en se basant uniquement sur le voisinage à 1 et 2 sauts. Nous montrons que QloP possède ds bonnes propriétés pour estimer la proximité d\u27un nud mais s\u27adapte aussi parfaitement aux changements de topologie. QloP permet de construire une topologie logique, le Relative Neighborhood Graph (RNG), de façon efficace. Cette topologie permet de favoriser les liens les plus robustes et d\u27acheminer ainsi des paquets même dans un environnement très bruité. Enfin, nous montrons que QloP peut économiser de l\u27énergie en adaptant la couche MAC à la topologie

Protocoles localisés pour réseaux de capteurs

La thèse se place dans le contexte des réseaux de capteurs sans-fils multisaut. Pour que ce réseaux puissent fonctionner, il est nécessaire, de recourir à l auto-organisation. L auto-organisation est un processus duquel émerge une structure globale provenant seulement des multiples interactions locales, sans références à la globalité du réseau. Précédemment, le réseau était toujours considéré comme entièrement déployé, statique. Nous montrons qu une analyse plus fine est possible pour caractériser les différentes stratégies d auto-organisation durant la vie d un réseau de capteurs sans fil. Nous ne concevons pas l auto-organisation comme une fin en soi, elle doit servir à résoudre des problématiques. Après avoir démontré par une série d expérimentations dans des environnements réels, l inadaptation de la mesure du signal reçu (RSSI) pour résoudre le défi de la localisation dans les réseaux de capteurs, nous montrons qu il est possible de concevoir un protocole d auto-organisation dédié à la localisation du voisinage: le Protocole de Localisation Quantitative: QloP. Ce protocole permet de déterminer une distance qualitative en se basant uniquement sur le voisinage à 1 et 2 sauts. Nous montrons que QloP possède ds bonnes propriétés pour estimer la proximité d un nœud mais s adapte aussi parfaitement aux changements de topologie. QloP permet de construire une topologie logique, le Relative Neighborhood Graph (RNG), de façon efficace. Cette topologie permet de favoriser les liens les plus robustes et d acheminer ainsi des paquets même dans un environnement très bruité. Enfin, nous montrons que QloP peut économiser de l énergie en adaptant la couche MAC à la topologieVILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocSudocFranceF

Self-organisation protocols: behavior during the sensor network life

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Distributed qualitative localization for wireless sensor networks

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