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Theses Year : 2020

Competent QoS-aware and energy efficient protocols for body sensor networks

Protocoles et algorithmes pour fournir la qualité de service et l'optimisation de l'énergie dans les réseaux de capteurs corporels



Body Sensor Networks (BSNs) are formed of medical sensors that gather physiological and activity data from the human body and its environment, and send them wirelessly to a personal device like Personal Digital Assistant (PDA) or a smartphone that acts as a gateway to health care. Collaborative Body Sensor Networks (CBSNs) are collection of BSNs that move in a given area and collaborate, interact and exchange data between each other to identify group activity, and monitor the status of single and multiple persons.In both BSN and CBNS networks, sending data with the highest Quality of Service (QoS) and performance metrics is crucial since the data sent affects people’s life. For instance, the sensed physiological data should be sent reliably and with minimal delay to take appropriate actions before it is too late, and the energy consumption of nodes should be preserved as they have limited capacities and they are expected to serve for a long period of time. The QoS in BSNs and CBSNs largely depends on the choice of the Medium Access Control (MAC) protocols, the adopted routing schemes, and the efficient and accuracy of anomaly detection.The current MAC, routing and anomaly detection schemes proposed for BSNs and CBSNs in the literature present many limitations and open the door toward more research and propositions in these areas. Thus this thesis work focuses on three main axes. The first axe consists in studying and designing new and robust MAC algorithms able to address BSNs and CBSNs' challenges. Standard MAC protocols are compared in high traffic BSNs and a new MAC protocol is proposed for such environments; then an emergency aware MAC scheme is presented to address the dynamic traffic requirements of BSN in ensuring delivery of emergency data within strict delay requirements, and energy efficiency of nodes during regular observations; moreover, a traffic and mobility aware MAC scheme is proposed for CBSNs to address both traffic and mobility requirements for these networks.The second axe consists in proposing a thorough and efficient routing scheme suitable for BSNs and CBSNs. First, different routing models are compared for CBSNs and a new routing scheme is proposed in the aim of reducing the delay of data delivery, and increasing the network throughput and the energy efficiency of nodes. The proposed scheme is then adapted to BSN's requirements to become a solid solution for the challenges faced by this network. The third axe involves proposing an adaptive sampling approach that guarantees high accuracy in the detection of emergency cases, while ensuring at the same time high energy efficiency of the sensors.In the three axes, the performance of the proposed schemes is qualitatively compared to existing algorithms in the literature; then simulations are carried a posteriori with respect to different performance metrics and under different scenarios to assess their efficiency and ability to face BSNs and CBSNs' challenges.Simulation results demonstrate that the proposed MAC, routing and anomaly detection schemes outperform the existing algorithms, and present strong solutions that satisfy BSNs and CBSNs' requirements.
Les réseaux de capteurs corporels (RC2) sont constitués de bio-capteurs à faibles ressources énergétiques et de calcul. Ils collectent des données physiologiques du corps humain et de son environnement, et les transmettent à un coordinateur comme le PDA (Personal Digital Assistant) ou un smartphone, pour être acheminé ensuite aux experts de santé. Les réseaux de capteurs corporels collaboratifs (RC3) sont une collection de RC2 qui se déplacent dans une zone donnée et collaborent,interagissent et échangent des données entre eux pour identifier l'activité du groupe et surveiller l'état individuel et collectif des participants. Dans les réseaux RC2 et RC3, l'envoi de données de manière fiable tout en assurant une bonne Quality of Service (QoS) et une latence de données optimisée est crucial, vu la sensibilité des données collectées. La QoS dans ce type de réseaux dépend en grande partie du choix des protocoles de contrôle d'accès MAC (Medium Access Control) et des protocoles de routage, de l'efficacité énergétique, de la précision et de la détection des anomalies.Les protocoles existants dans la littérature et proposés pour les RC2et RC3 présentent de nombreuses limites au niveau de la latence de données, de la fiabilité, et de la détection de pannes. Le travail présenté dans cette thèse a trois objectifs principaux. Le premier consiste à étudier et concevoir de nouveaux algorithmes pour la couche MAC, robustes et capables de répondre aux défis de RC2 et RC3. Pour cela, nous avons conçu un nouveau protocole MAC qui prend en considération le trafic élevé et les contraintes de ressources dans ces types de réseaux, ainsi que la latence des données et l'urgence de relayer les informations sensibles. Le deuxième objectif consiste à proposer des protocoles de routage efficaces en termes de consommation d'énergie et de calcul, adaptés aux RC2 et RC3. Le troisième objectif est dédiée à l'étude d'un algorithme d’échantillonnage de données permettant de réduire la quantité de données collectées et transmises dans le réseau, sans perte d'information. Notre approche garantit la détection et l'envoi d'information en cas d'urgence tout en optimisant la consommation énergétique des nœuds. Pour montrer l'efficacité de nos approches, nous les avons testées dans un environnement de simulation OPNet dédié aux réseaux de capteurs et nous les avons comparées à plusieurs protocoles existants. Les résultats obtenus montrent l'efficacité de ces protocoles en termes d'optimisation de la consommation d'énergie, de latence et d'intégrité des données, et de détection d'anomalies.
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tel-03232230 , version 1 (21-05-2021)


  • HAL Id : tel-03232230 , version 1


Nadine Boudargham. Competent QoS-aware and energy efficient protocols for body sensor networks. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université Bourgogne Franche-Comté, 2020. English. ⟨NNT : 2020UBFCD007⟩. ⟨tel-03232230⟩
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