\addjury{Karine}{Deschinkel}{Co-Supervisor}{Assistant Professor at University of Franche-Comt\'e}
\addjury{Michel}{Salomon}{Co-Supervisor}{Assistant Professor at University of Franche-Comt\'e}
\fi
- \addjury {}{Prof Sylvain CONTASSOT-VIVIER} {University of Lorraine} {Examiner}
-\addjury {} {Prof Ye-Qiong SONG} {University of Lorraine} {Reviewer}
+ \addjury {} {Prof Ye-Qiong SONG} {University of Lorraine} {Reviewer}
\addjury{} {Assoc Prof Hamida SEBA (HDR)} {University of Claude Bernard Lyon1} {Reviewer}
-\addjury {} {Prof Raphaël Couturier} {University of Franche-Comt\'e} {Director}
-\addjury {} {Asst Prof Karine Deschinkel} {University of Franche-Comt\'e} {Supervisor}
-\addjury {} {Asst Prof Michel Salomon} {University of Franche-Comt\'e} {Supervisor}
+\addjury {}{Prof Sylvain CONTASSOT-VIVIER} {University of Lorraine} {Examiner}
+\addjury {} {Prof Raphaël Couturier} {University of Franche-Comt\'e} {Supervisor}
+\addjury {} {Asst Prof Karine Deschinkel} {University of Franche-Comt\'e} { Co-supervisor}
+\addjury {} {Asst Prof Michel Salomon} {University of Franche-Comt\'e} {Co-supervisor}
% Supervisors:\\
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%% Set the English abstract
\thesisabstract[english]{
-In this dissertation, we focus on the area coverage problem, energy-efficiency is also the foremost requirement. We have considered distributed optimization protocols with the ultimate objective of prolonging the network lifetime. To address this problem, this dissertation proposes two-step approaches. Firstly, the sensing field is divided into smaller subregions using the concept of divide-and-conquer method. Secondly, one of our proposed distributed optimization protocols is distributed and applied on the sensor nodes in each subregion so as to optimize the coverage and the lifetime performances. Three coverage optimization protocols are proposed, They combine two efficient techniques: leader election for each subregion, followed by an optimization-based planning of sensor activity scheduling for each subregion. Extensive simulations are conducted using the discrete event simulator OMNeT++ to validate the efficiency of each of our proposed protocols. We refer to the characteristics of a Medusa II sensor for the energy consumption and the time computation. In comparison with two other existing methods, our protocols are able to increase the WSN lifetime and provide improved coverage performance.
+In this dissertation, we focus on the area coverage problem, energy-efficiency is also the foremost requirement. We have considered distributed optimization protocols with the ultimate objective of prolonging the network lifetime. To address this problem, this dissertation proposes two-step approaches. Firstly, the sensing field is divided into smaller subregions using the concept of divide-and-conquer method. Secondly, one of our proposed distributed optimization protocols is distributed and applied on the sensor nodes in each subregion so as to optimize the coverage and the lifetime performances. Three coverage optimization protocols are proposed. They combine two efficient techniques: leader election for each subregion, followed by an optimization-based scheduling of sensor activity for each subregion. This scheduling is carried by formulating and solving linear programs. For the first two protocols, undercoverage and overcoverage of a specified set of points are minimized. For the third protocol, the new proposed model is based on perimeter coverage level. Extensive simulations are conducted using the discrete event simulator OMNeT++ to validate the efficiency of each of our proposed protocols. We refer to the characteristics of a Medusa II sensor for the energy consumption and the time computation. In comparison with two other existing methods, our protocols are able to increase the WSN lifetime and provide improved coverage performance.
}
\thesiskeywords[english]{ Wireless Sensor Networks, Area Coverage, Network Lifetime, Distributed Optimization, Scheduling.}
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%% Set the French abstract
\thesisabstract[french]{
-Dans cette thèse, nous nous sommes intéressé au problème de la zone de couverture ainsi qu'à l'efficacité énergétique qui est une exigence essentielle dans un réseau de capteurs sans fil. Nous avons étudié des protocoles d'optimisation distribués avec l'objectif ultime de prolonger la durée de vie du réseau. Pour résoudre le problème, nous avons proposé de nouvelles approches en deux phases. 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. Ensuite, l'un de nos protocoles d'optimisation distribués est exécuté par chaque n\oe ud capteur 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 de décision via l'optimisation de l'ordonnancement d'activité des n\oe uds capteurs de sa sous-région. Nous avons effectué plusieurs simulations en utilisant le simulateur à évènements discrets OMNeT++ pour valider l'efficacité de nos protocoles proposés. 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.
+Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au problème de couverture ainsi qu'à l'efficacité énergétique qui est une exigence essentielle dans un réseau de capteurs sans fil. Nous avons étudié des protocoles d'optimisation distribués avec l'objectif de prolonger la durée de vie du réseau. Pour résoudre le problème, nous avons proposé de nouvelles approches articulées en deux phases. 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. Ensuite, l'un de nos protocoles d'optimisation distribués est exécuté par chaque n\oe ud capteur 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. Cet ordonnancement est porté par la formulation et la résolution de programmes linéaires. Pour les deux premiers protocoles, il s'agit de minimiser simultanément la non couverture ou la sous-couverture d'un ensemble de points particuliers. Pour le troisième protocole, le nouveau modèle propose repose sur la couverture du périmètre de chacun des capteurs. Nous avons effectué plusieurs simulations en utilisant le simulateur à évènements discrets OMNeT++ pour valider l'efficacité de nos protocoles proposés. 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.
}
