Update by Ali

[ThesisAli.git] / Resume.tex

diff --git a/Resume.tex b/Resume.tex
index 15fa4455dda6e8cd45b537c3070295405cc6d831..7f4976fee28ad227366ab224c087ca186dfa278b 100644 (file)
--- a/Resume.tex
+++ b/Resume.tex
@@ -1,37 +1,41 @@
 \chapter*{Résumé \markboth{Résumé}{Résumé}}
 \chapter*{Résumé \markboth{Résumé}{Résumé}}

-\label{cha}
+\label{cha1}

 \addcontentsline{toc}{chapter}{Résumé}
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 %%                          %%
 \addcontentsline{toc}{chapter}{Résumé}
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 %%                          %%

-%%       Résumé           %%
+%%       Résumé           %%% n\oe ud

 %%                          %%
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 
 
 %%                          %%
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 
 

-\emph{ \begin{center} \Large Techniques d'Optimisation Couverture Distribuée pour Améliorer la Durée des Réseaux de Capteurs sans Fil  \end{center}}   
+\emph{ \begin{center} \Large Techniques d'optimisation distribuées de la couverture pour améliorer la durée de vie des réseaux de capteurs  sans  fil   \end{center}}   

 %\emph{ \begin{center} \large By \end{center}}  
 \emph{ \begin{center} \large Ali Kadhum Idrees \\ Université de Franche-Comt\'e, 2015 \end{center}} 
 %\emph{ \begin{center} \large The University of Franche-Comt\'e, 2015 \end{center}}  
 %\emph{ \begin{center} \large By \end{center}}  
 \emph{ \begin{center} \large Ali Kadhum Idrees \\ Université de Franche-Comt\'e, 2015 \end{center}} 
 %\emph{ \begin{center} \large The University of Franche-Comt\'e, 2015 \end{center}}  

-\emph{ \begin{center} \large Encadrants: Raphaël Couturier, Karine Deschinkel, and Michel Salomon \end{center}}  
+\emph{ \begin{center} \large Encadrants: Raphaël Couturier, Karine Deschinkel et Michel Salomon \end{center}}  

 
 
 
 

-Réseaux de capteurs sans fil ont récemment reçu beaucoup d'attention de la recherche en raison de leur large gamme d'applications potentielles. Beaucoup de caractéristiques importantes sont fournis par les réseaux de capteurs qui les rendent différent des autres réseaux ad-hoc sans fil. Ces caractéristiques sont imposées beaucoup de limitations sur les réseaux de capteurs qui mèneraient à plusieurs défis dans le réseau. Ces défis pourraient inclure la couverture, contrôle de topologie, routage, la fusion de données, la sécurité, et bien d'autres. L'un des principaux défis de la recherche rencontrés dans les réseaux de capteurs sans fil est de préserver effectivement et en permanence la couverture d'une zone d'intérêt à surveiller, tout en empêchant simultanément autant que possible une défaillance du réseau en raison de nœuds de batterie appauvri.
+Les réseaux de capteurs sans fil ont suscité beaucoup de travaux de recherche au cours des dernières années en raison de leur large gamme d'applications potentielles. Les caractéristiques des n\oe uds capteurs imposent des contraintes de consommation d'énergie et de capacité de traitement qui rendent caduque les protocoles des réseaux ad-hoc sans fil, avec de nombreux défis à résoudre. Parmi ces défis, on peut noter la préservation de la couverture, le contrôle de la topologie, le routage, la fusion de données, la sécurité, etc. La préservation de la couverture d'une région à surveiller, de manière permanente et efficace, tout en empêchant autant que possible un dysfonctionnement du réseau en raison du déchargement de la batterie de certains n\oe uds, est une des problématiques  de recherche majeures.   

 
 

-Dans cette thèse, nous nous concentrons fortement sur le problème de la zone de couverture, l'efficacité énergétique est également l'exigence avant tout. Nous avons examiné les protocoles d'optimisation distribués avec l'objectif ultime de prolonger la durée de vie du réseau. Les protocoles proposés distribués d'optimisation (y compris les algorithmes, les modèles, et la résolution des programmes entiers) doivent être protocoles économes en énergie. Adresser ce problème, cette thèse propose des approches en deux étapes. Tout d'abord, le champ de détection est divisée en plus petites sous-régions en utilisant le concept de la méthode de diviser pour régner. Deuxièmement, l'un de nos protocoles d'optimisation distribués proposées est distribuée et appliquée sur les nœuds de capteurs dans chaque sous-région afin d'optimiser la couverture et les performances de durée de vie. Dans cette thèse, trois protocoles d'optimisation de couverture sont proposés. Ces protocoles combinent deux techniques efficaces: élection du chef pour chaque sous-région, suivis par une planification fondée sur l'optimisation des décisions de planification d'activité du capteur pour chaque sous-région.

 
 

-Premièrement, nous proposons un protocole appelé Optimisation de couverture à vie (Distributed DILCO). Dans ce protocole, la durée de vie est divisée en périodes. Chaque période se compose de quatre phases: échange d'informations, leader électorales, de décision et de détection. Le processus de décision est
-effectuée par un nœud leader, qui résout un programme entier afin de fournir un seul ensemble de nœuds de capteurs actifs de couverture pour assurer une couverture pendant la phase de détection de la période actuelle.
+Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au problème de la préservation de la couverture, ainsi qu'à efficacité qui est une exigence essentielle dans un réseau de capteurs sans fil. Nous avons étudié  les protocoles d'optimisation distribués avec l'objectif de prolonger la durée de vie opérationnelle du réseau. Les protocoles proposés doivent être efficaces en  consommation énergétique induite par les calculs et les communications. Pour résoudre le problème, nous avons proposé des nouvelles approches qui s'articulent  autour de deux étapes. Dans un premier temps, la  région à  surveiller est divisée en petites sous-régions en utilisant le concept de la méthode diviser pour mieux régner. Dans un second temps, un protocole est exécuté par chacun des n\oe uds capteurs dans chaque sous-région, afin d'optimiser la couverture et la durée de vie du réseau. Nous proposons trois protocoles distribués qui combinent, chacun, deux techniques efficaces: l'élection d'un n\oe ud leader dans chaque sous-région, suivie par la mise en oeuvre par celui-ci d'un processus d'ordonnancement d'activité des n\oe uds capteurs de sa sous-région. 

 
 

-Ensuite, nous abordons le problème d'une optimisation des passages répétés problème de la couverture de la zone dans les réseaux de capteurs. Le passages répétés Optimisation de couverture à vie (Distributed MuDiLCO) protocole est suggéré afin d'étudier la possibilité de fournir de multiples ensembles de couverture des capteurs pour la phase de détection. Protocole MuDiLCO travaille également en périodes pendant lesquelles ensembles de nœuds de capteurs sont programmés pour rester actif pour un certain nombre de tours pendant la phase de détection, pour assurer une couverture de manière à maximiser la durée de vie de réseaux de capteur sans fil. Le processus de décision est toujours effectuée par un nœud leader, qui résout un programme entier pour produire le meilleur représentant établit à être utilisé pendant les tours de la phase de détection.
+Le premier protocole proposé est appelé DiLCO, pour Distributed Lifetime Coverage Optimization. Dans ce protocole, la durée de vie est divisée en périodes, avec chaque période qui est composée de 4 phases: échange d'informations entre les n\oe uds d'une sous-région, élection d'un n\oe ud leader, phase de  décision et surveillance. Le processus de décision est mis en oeuvre par le n\oe ud leader en résolvant un programme linéaire en nombres entiers qui permet de définir l'ensemble des n\oe uds de capteurs devant être actifs pour assurer la couverture durant la période courante. 

 
 
 
 

+Dans le second protocole, qui est une évolution de DiLCO, nous cherchons à construire simultanément plusieurs ensembles de n\oe uds de capteurs de couverture pour la phase de surveillance. Cette  dernière est ainsi divisée en "rounds" de surveillance, d'où le nom Multiround DiLCO ou MuDiLCO donné à ce protocole. Le processus de décision est toujours effectué par un n\oe ud leader, qui détermine les ensembles de n\oe uds capteurs à activer successivement via la résolution d'un nouveau programme linéaire en nombres entiers.

 
 

-Enfin et surtout,, nous proposons une couverture Optimization (Peco) protocole basé périmètre qui est également réparti entre les nœuds de capteurs dans chaque nouveauté subregion.The de notre approche réside essentiellement dans la formulation d'un nouveau modèle d'optimisation mathématique basée sur le niveau de couverture de périmètre pour planifier les activités de capteurs. Un nouveau modèle de couverture du programme entier est résolu par le leader pendant la phase de décision de façon à fournir un seul ensemble de capteurs de couverture pour la phase de détection.

 
 
 
 

-Simulations approfondies sont menées en utilisant la simulation à événements discrets OMNeT++ pour valider l'efficacité de chacun de nos protocoles proposés. Nous nous référons à la características capteur de méduse II de la consommation d'énergie et le temps de calcul. En comparaison avec deux autres méthodes existantes, nos protocoles sont fiables pour augmenter la couverture à vie de réseaux de capteur sans fil et améliorent les performances.

 
 

+%Ensuite, nous avons étudié le problème de l'optimisation multi-ronde de la zone de couverture dans un réseau de capteurs sans fil. Nous avons proposé le protocole d'optimisation multi-ronde distribué de la durée de vie de couverture (MuDiLCO) pour étudier la possibilité de fournir plusieurs ensembles de n\oe uds de capteurs de couverture pour la phase de surveillance. Ce protocole travaille également en périodes pendant lesquelles les ensembles de capteurs sont programmés pour rester actifs pour un certain nombre de rondes durant la phase de surveillance, pour assurer la couverture et maximiser la durée de vie du réseau. Le processus de décision est toujours effectué par le n\oe ud leader qui résout un programme entier pour définir un meilleur ensemble de capteurs à être utilisé pendant les rondes de la phase de surveillance.

 
 

-\textbf{MOTS-CLÉS:} Réseaux sans fil, les réseaux de capteurs, Zone de couverture, Durée de vie du réseau, optimisation, la planification, algorithmes distribués, Algorithmes centralisée, Robustesse, connectivité, l'efficacité énergétique, l'énergie réseau hétérogène, homogène réseau.
+Enfin, nous avons proposé un protocole d'optimisation de la
+couverture basé sur la couverture DU périmètre des capteurs (PeCO), qui est aussi un protocole distribué sur les n\oe uds de capteurs dans chaque sous-région. Notre contribution dans ce protocole consiste essentiellement dans la proposition d'un nouveau modèle d'optimisation basé sur le périmètre de couverture pour l'ordonnancement de l'activité des capteurs. Ce modèle de couverture est résolu par le leader durant la phase de décision pour définir un ensemble de capteurs actifs pour la phase de surveillance.

 
 

+Nous avons effectué plusieurs simulations en utilisant le simulateur à évènements discrets OMNeT++ pour valider l'efficacité de nos protocoles. Nous avons pris en considération les caractéristiques d'un capteur Medusa II pour la consommation d'énergie et le temps de calcul. En comparaison avec deux autres méthodes existantes, nos protocoles ont la capacité d'augmenter la durée de vie du réseau de capteurs et d'améliorer les performances de couverture.
+
+\textbf{MOTS-CLÉS:} Réseaux de capteurs sans fil, Zone de couverture, Durée de vie du réseau, Optimisation Distribué, Ordonnancement.
+
+%Algorithmes distribués, Algorithmes centralisés, Robustesse, Connectivité, Efficacité énergétique, \'Energie des réseaux hétérogènes, Réseaux homogènes, Simulation des Réseaux, Evaluation de Performance, Les Communications sans Fil Ecologiques et le Réseautage
\ No newline at end of file