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Thèse Année : 2019

Adaptive approaches to energy management and energy harvesting for connected objects

Approches adaptatives pour la gestion d'énergie pour les objets connectés

Résumé

During recent years, wireless technologies have been increasingly used in different fields. Wireless sensor network consists of three main components: a large number of nodes or connected objects, gateways and softwares. Wireless Sensor Network (WSN) workload depends on the WSN lifetime. Wireless sensor nodes are deployed in large number to detect information from their environment, communicate autonomously by wireless links to let the information messages reach the Base Station. Nevertheless, sensors suffer generally from limited resources as limited memory, limited computations and especially in terms of energy. Therefore, there is a need to develop energy-efficient mechanisms solutions to extend the network lifetime. In this thesis, we propose new strategies to increase the WSN lifetime. These strategies are based on energy management and energy harvesting in the wireless sensors’ batteries. After an introduction of the wireless sensor network architectures and applications, we analyse the advantage of using WSN in corresponding areas. Then, some main research results of energy saving and node deployment are provided. Afterwards, we propose two new approaches: The first one is a hierarchical clustering protocol based on election and location. The second approach is based on a game theory routing protocol. The second part of work concerns harvesting environmental energy control to recharge wireless sensors’ batteries. Our results show that the wireless sensors lifetime can be extended using the proposed strategies. All obtained results are supported by numerical experiments and extensive simulations. Finally, we conclude this thesis by providing insights for research directions about energy conservation and harvesting in WSN.
Les réseaux sans fil et les réseaux des objets connectés sont de plus en plus utilisées dans différents domaines. Un réseau de capteurs sans fil est constitué de trois composants principaux : un grand nombre de nœuds, des passerelles et des logiciels. La charge de travail d’un réseau dépend de la durée de vie de ses nœuds. Ces derniers sont déployés en grand nombre pour détecter les informations de leur environnement et communiquer de manière autonome via des liaisons sans fil pour permettre aux messages d'informations d'atteindre une station de base. Cependant, les capteurs souffrent généralement de ressources réduites telles qu'une mémoire limitée, des capacités de calculs simplifiées et en particulier une ressource finie en termes d'énergie. Par conséquent, il est nécessaire de développer des approches pour prolonger la durée de vie du réseau. Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles stratégies originales et performantes pour prolonger la durée de vie des réseaux des capteurs sans fil ou des réseaux des objets connectés. Ces stratégies reposent sur la gestion ou la récupération d’énergie depuis l’environnement ou la récupération d’énergie dans les batteries des capteurs sans fil. Les contributions de la thèse sont les suivantes :1) Une approche distribuée basée sur l'élection et la localisation des nœuds pour augmenter la durée de vie du réseau de stockage est proposée ;2) Une approche adaptative basée sur la théorie des jeux de décision permettant aux capteurs de prendre part ou non aux communications en vue des décisions en vue de prolonger la durée de vie du RCSF est proposée ;3) Une approche autonome de contrôle permettant de compenser l’énergie consommée à l’aide d’un système piezo autonome de récupération d’énergie est proposée.Après une introduction aux architectures de réseaux des capteurs sans fil, nous présentons un état d’art sur les applications en analysant les avantages apportés par RCSFs dans ces domaines. Ensuite, des résultats de recherche principaux sur la conservation de l’énergie et le déploiement des nœuds sont fournis. Ensuite, nous proposons deux nouvelles approches : la première est un protocole de classification hiérarchique basé sur l’élection et la localisation des capteurs sans fil. La seconde approche concerne un protocole de routage basé sur la théorie des jeux dans l’algorithme de classification hiérarchique proposé. Nos résultats montrent que la durée de vie des capteurs sans fil peut être prolongée à l'aide des stratégies proposées. Tous les résultats obtenus sont étayés par des expériences numériques et des simulations approfondies. Dans la deuxième partie de ce travail, nous nous sommes intéressés à la récupération de l’énergie environnementale pour recharger les piles rechargeables des capteurs sans fil. Nous proposons une approche permettant de récupérer l’énergie produite par vibration et contrôler les batteries rechargeables des capteurs sans fil. Les résultats montrent que l’énergie consommée durant les activités des capteurs peut être compensée et la durée de vie des capteurs sans fil est étendue. Enfin, nous concluons cette thèse en présentant les futures recherches sur la conservation et la récupération de l’énergie dans RCSF.
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2019MULH3699_these_KASSAN.pdf (2.64 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03711881 , version 1 (01-07-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03711881 , version 1

Citer

Sara Kassan. Adaptive approaches to energy management and energy harvesting for connected objects. Eco-conception. Université de Haute Alsace - Mulhouse, 2019. English. ⟨NNT : 2019MULH3699⟩. ⟨tel-03711881⟩
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