Optimization of flat area coverage under connectivity constraint in wireless sensor networks
Optimisation de la couverture d'une zone plane sous la contrainte de connectivité dans les réseaux de capteurs sans fil
Résumé
A wireless sensor network consists of a set of small autonomous units that interact via a network built by their communication modules. They observe their environment, capture information, then manage this information according to their computing and/or storage capacity. To effectively accomplish their task(s), they need to cover as much of the area of interest as possible. It is therefore essential to quantify the quality of their coverage. In this thesis, we therefore seek to best cover an area of interest, with a precise number of sensors. While taking into account the possible overlaps between sensors, we first deploy in a zone of regular dimensions and evaluate the exact coverage using a genetic algorithm. The proposed evaluation function allows us to calculate without bias the exact coverage of the sensors. Once we know how to cover and assess the coverage of a regular area, the second step is to deploy the sensors on an area of irregular shapes. The objective here will be to manage not only to effectively cover the zone taking into account the overlapping of the sensors, but also to favor the inside of the zone of interest compared to the outside of it. We then create inside the deployment zone, areas that we call "zones of no interest", where the sensors should not be deployed. Finally, if it is important to ensure good coverage of a area of interest, it is just as important to ensure that once the data has been captured, it can be sent to the other sensors for processing and/or relay to the processing node(s). To the objectives previously stated, we therefore add in the second case, the constraint of total connectivity between the sensors.
Un réseau de capteurs sans fil est constitué d'un ensemble de petites unités autonomes qui interagissent via un réseau construit par leurs modules de communication. Ils observent leur environnement, captent des informations, puis gèrent ces informations en fonction de leur capacité de calcul et/ou de stockage. Pour efficacement accomplir leur(s) tâche(s), ils ont besoin de couvrir autant que possible la zone d'intérêt. Il est donc indispensable de quantifier la qualité de leur couverture. Dans cette thèse, nous cherchons donc à couvrir au mieux une zone d'intérêt, avec un nombre précis de capteurs. Tout en prenant en compte les recouvrement possibles entre capteurs, nous déployons dans un premier temps dans une zone de dimensions régulières et évaluons à l'aide d'un algorithme génétique la couverture exacte. La fonction d'évaluation proposée nous permet de calculer sans biais la couverture exacte des capteurs. Une fois que nous savons couvir et évaluer la couverture d'une zone regulière, la deuxième étape consiste à déployer les capteurs sur une zone de formes irrégulières. L'objectif ici sera d'arriver non seulement à couvrir efficacement la zone en tenant compte des recouvrements des capteurs, mais aussi à privilégier l'intérieur de la zone d'intérêt par rapport à l'extérieur de celle-ci. Nous créons ensuite à l'intérieur de la zone de déploiement, des zones que nous appelons "zones de non intérêt", où les capteurs ne doivent pas être déployés. Enfin, s'il est important d'assurer une bonne couverture d'une zone d'intérêt, il est tout aussi important d'assurer qu'une fois les données captées, celles-ci puissent être envoyées vers les autres les capteurs pour traitement et/ou relais vers le(s) noeud(s) de traitement. Aux objectifs précédement énnoncés, nous ajoutons donc dans le deuxième cas de figure, la contrainte de connectivité totale entre les capteurs.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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