Soutenance mémoire
Applications de surveillance
Les applications de surveillance comprennent la surveillance de l’environnement intérieur et extérieur, la surveillance de la santé, la surveillance sismique et structurale, etc. Elles sont caractérisées par des collectes de données périodiques, continues, événementielles, ou à la demande.
— Les applications de collectes périodiques recueillent des données sur un phénomène (s) à intervalles réguliers, par exemple, les applications qui recueillent la température dans des bâtiments;
— Les nœuds capteurs peuvent recueillir des données en continu, par exemple, les applications de vidéosurveillance permettent de surveiller une zone en continu;
— Certains réseaux peuvent transmettre des données uniquement lorsque des événements d’intérêt se produisent, par exemple, les applications qui détectent la présence d’objets dans une zone surveillée;
— Un autre type d’application de collecte des données uniquement sur demande [19], par exemple, les applications qui ont une contrainte énergétique élevée. Dans ce cas les communications sont initiées par l’utilisateur pour la collecte de données. Parmi les applications réelles développées, on peut citer la surveillance volcanique. Un réseau composé de 16 nœuds capteurs a été déployé sur le volcan Reventador dans le nord de l’Équateur [20]. Chaque capteur est un dispositif T-mote sky [21] équipé d’une antenne omnidirectionnelle externe, d’un sismomètre et d’un microphone. Chaque nœud capteur est alimenté par piles. Les nœuds capteurs sont placés à environ 300 mètres les uns des autres. Les nœuds relaient les données via un routage à sauts multiples vers un nœud passerelle. Le nœud passerelle est relié à un module radio longue distance qui transmet les données collectées à la station de base. Pendant le fonctionnement en réseau, chaque nœud capteur échantillonne des données sismo-acoustiques à 100 Hz. Les données sont stockées dans la mémoire locale. Lorsqu’un événement intéressant se produit, le nœud envoie un message à la station de base. Lorsque la collecte des données est terminée, les nœuds reprennent l’échantillonnage et le stockage local des données des capteurs.
Protocoles de communication
Les protocoles de communication sont structurés en plusieurs couches. Chacune implémente des tâches réseau distinctes et fournit des services à sa couche supérieure. En procédant ainsi, les détails et la complexité de la mise en œuvre de la couche est masquée par rapport aux autres couches. Le modèle d’Open Standards Interconnection (OSI) [30] propose une structure en couches de base pour les protocoles de communication dans les réseaux informatiques généraux. Dans ce modèle, un réseau est divisé en 7 couches. La pile de protocoles de réseaux de capteurs proposée dans [1] est un modèle OSI simplifié qui convient mieux aux réseaux de capteurs. La Figure 1.6 représente cette pile qui est constituée de cinq couches horizontales et trois plans verticaux. Les couches verticales sont : application, transport, réseau, MAC et physique. Les plans de gestion de la consommation énergétique, de la mobilité et de la gestion des tâches sont utilisés par les nœuds pour réduire leur consommation énergétique globale, gérer leurs déplacements et coordonner leurs tâches. La mise en œuvre et l’optimisation de ces services peut se faire au niveau de toutes les couches. La couche d’application fournit une interface entre les utilisateurs et les protocoles. Elle reçoit les données utilisateur et utilise les protocoles de couches inférieures pour établir des connexions. La couche transport fournit des services de communication de bout en bout, tels que la prise en charge des flux de données et le contrôle des flux orientés connexion. Les données recueillies par les nœuds capteurs d’un réseau de capteurs sont transmises à la station de base où les données sont collectées et traitées. Dans les réseaux de petite taille où la station de base et les nœuds capteurs sont proches, les nœuds peuvent communiquer directement avec la station de base, on parle alors de communication à saut unique (single-hop communication). Pour couvrir une grande zone, il faut déployer un grand nombre de nœuds et ce scénario nécessite une communication à sauts multiples (multi-hop communication) car la plupart des nœuds capteurs sont si éloignés qu’ils ne peuvent communiquer directement avec la station de base. La communication à saut unique est aussi appelée communication directe et la communication à sauts multiples est appelée communication indirecte [31]. Dans les communications à sauts multiples, les nœuds capteurs non seulement détectent et délivrent leurs mesures, mais servent également de relais aux autres nœuds vers la station de base. Le processus de recherche d’un chemin approprié d’un nœud source à un nœud destination est appelé routage et c’est la fonction principale de la couche réseau. Le protocole de routage peut être défini comme un processus de sélection du chemin approprié pour que les données transitent de la source à la destination. Le processus est confronté à plusieurs difficultés lors du choix de l’itinéraire, qui dépend du type de réseau, des caractéristiques du canal et des indicateurs de performance [31]. Le routage des données est lié à la topologie du réseau qui peut être de trois types, à savoir étoile, arbre, et maillée (Figure 1.7). En fonction de la topologie du réseau et des métriques à optimiser (durée de vie, latence, etc.), de nombreux protocoles de routage sont développés tels que Flooding [32] et LEACH [33]. Un aperçu des protocoles de routage pour les réseaux de capteurs est présenté dans [34]. La couche MAC définit les procédures d’accès au canal afin d’éviter les pertes de données et les collisions de paquets. Elle assure la fiabilité de la transmission entre deux nœuds en utilisant certains mécanismes tels que les retransmissions et les acquittements (ack). Elle vise aussi à réduire la consommation d’énergie. Les protocoles MAC peuvent être de type synchrone ou asynchrone. Dans les protocoles synchrones, les transmissions des nœuds sont organisées de manière ordonnée pour éviter les collisions (comme TDMA). Ainsi, l’énergie perdue à écouter le réseau se trouve réduite. Le protocole S-MAC est un exemple de protocole MAC synchrone conçu explicitement pour les réseaux de capteurs [35]. Les protocoles asynchrones tentent de réduire les probabilités de collision en utilisant des mécanismes d’accès aléatoire, comme le CSMA. Le protocole B-MAC est un exemple de protocole MAC asynchrone basé sur CSMA pour les réseaux de capteurs [36]. La couche physique définit les spécifications électriques et physiques des liaisons. Elle effectue le codage, la transmission, la réception et le décodage des données. Elle fournit des services de détection de porteuse et de détection de collision à la couche MAC. Parmi les propriétés de cette couche figure la bande de fréquences de fonctionnement. Dans les réseaux de capteurs, de nombreuses technologies utilisent des bandes de fréquences dites libres telles que les bandes radio industrielles, scientifiques et médicales (ISM). Les bandes ISM varient selon les régions et elles sont soumises à des contraintes concernant les seuils de puissance d’émission à ne pas dépasser ainsi qu’un rapport cyclique (duty-cycle) qui doit se situer typiquement entre 0.1% et 10% suivant la fréquence et la région. La Figure 1.8 illustre les fréquences associées à trois zones, à savoir les USA/Canada, l’Europe et le Japon [2]. Ces fréquences sont définies et contrôlées par les agences FCC, ETSI, ARIB, respectivement. La bande 2.4 Ghz est autorisée partout dans le monde, elle est partagée par de nombreux protocoles (Wifi, ZigBee, Bluetooth, etc.). La bande en dessous du Giga (915MHz aux US et 868MHz en Europe) est un peu moins encombrée.
Réseaux homogènes ou hétérogènes
Selon la composition des réseaux de capteurs, on trouve des réseaux homogènes et hétérogènes. Dans les réseaux homogènes, les nœuds ont la même architecture matérielle mais ils peuvent avoir des logiciels différents pour accomplir des tâches différentes. Par exemple, le logiciel des nœuds de capteurs n’est pas le même que celui de la station de base. Les réseaux hétérogènes se composent de nœuds avec des architectures matérielles différentes.
Approches de modélisation et de simulation
Différentes techniques de modélisation et de simulation sont couramment utilisées par les concepteurs du RdC pour répondre aux questions de choix du matériel, choix des protocoles de communication et de leurs paramètres ainsi que les choix d’optimisations (MAC/routage). On peut classer ces techniques en : les méthodes analytiques [68], les bancs d’essai physiques [69] et les simulations [70]. Les contraintes imposées aux réseaux de capteurs, telles que les ressources limitées et la tolérance aux pannes, nécessitent l’utilisation d’algorithmes complexes qui rendent généralement les méthodes analytiques impossibles [71]. L’utilisation de bancs d’essais physiques souffre également de certaines limitations importantes, telles que le coût et le problème d’évolutivité. Il est coûteux et fastidieux d’établir un banc d’essai pour un réseau comptant des milliers de nœuds. Cependant, la simulation peut fournir une bonne approximation à moindre coût et souvent en un temps réduit. La simulation fournit également un environnement de débogage facile à utiliser et une meilleure compréhension des comportements du réseau. Par conséquent, la simulation est devenue un moyen courant d’évaluer les performances [72]. De nombreux outils de simulation (simulateurs et émulateurs) pour les réseaux de capteurs ont été développés. L’émulateur est un outil de simulation spécifique à certaines plateformes et permet d’exécuter le même code embarqué sur celles-ci [73, 74] , par exemple, l’outil Avrora permet d’émuler la plateforme Mica2 [75]. Selon les travaux rapportés dans [15], l’ensemble des outils de simulation peuvent être classés en quatre catégories :
— Simulateurs de réseau avec modèles de nœuds : NS-2 [76], OMNeT++ [5], WSNet [77], SENSE [71], GloMoSim [78], Prowler [79].
— Simulateurs de réseau avec émulateurs de nœuds : EMSIM [80], sQualNet [81].
— Émulateurs de nœuds avec modèles de réseau : TOSSIM [82], ATEMU [83], Worldsens[77], COOJA [84], Avrora [75].
— Simulateur de système de nœud avec modèles de réseau : WISENES [85], ATLeS-SN [86], SCNSL[87].
Les développeurs utilisent des simulateurs/émulateurs pour faire des optimisations. Ils développent ensuite le code source à embarquer dans les capteurs. Souvent, ils utilisent des outils spécifiques à chaque étape du cycle de vie d’un RdC. Cette approche est probablement la méthodologie de développement la plus fréquemment utilisée dans le développement des RdC. Néanmoins, elle souffre d’un certain nombre de limites : les étapes du cycle de vie d’un RdC ne sont pas liées entre elles en raison d’absence de liens entre les outils utilisés à chaque étape. Il est donc nécessaire de redécrire le système dans chaque outil, ce-qui peut conduire à des développements incohérents, à un temps de développement considérable et des coûts importants. Les approches d’ingénierie dirigées par les modèles (Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM)) permettent de répondre à ces limites; cette thèse s’inscrit dans ce contexte. Nous focalisons donc notre état de l’art uniquement sur ce type d’approche. Nous commençons dans la section suivante par introduire des généralités sur l’approche IDM.
Modélisation de l’environnement physique
L’environnement physique concerne le site réel où le RdC sera déployé. Il influence les réseaux de capteurs, en particulier lorsque on considère les différents phénomènes liés aux communications entre les nœuds comme les atténuations et les réflexions des signaux par des obstacles. La facette d’environnement physique est constituée de trois élements :
— Zones physiques : elles représentent les champs physiques dans lesquels les nœuds seront déployés. Chaque zone définit les positions des nœuds et aussi celles des obstacles. Elle est caractérisée par ses dimensions (Length, Width), ses coordonnées (Latitude, Longitude), l’image de la zone pour la visualisation, le type de déploiement, le modèle de propagation et un facteur d’atténuation pour les propagations radio;
— Obstacles : ils représentent une partie de l’environnement qui peut influencer les communications entre les nœuds. Chaque obstacle possède des attributs de son emplacement, ses dimensions et l’atténuation engendrée selon le type du matériau (bois, béton, etc.);
— Instances de nœuds : elles représentent une instance de l’élément nœud du réseau.
Elle est caractérisée par un identifiant, un emplacement. Dans le cas où le nœud est mobile, on peut préciser sa mobilité dans la zone, par exemple, en donnant un vecteur de coordonnées possibles. Dans cette facette, un éditeur est utilisé pour créer des zones au niveau desquelles les nœuds peuvent être positionnés. La Figure 4.11 illustre un exemple de deux zones avec des nœuds positionnés dans la deuxième zone. En bas de la Figure 4.11, deux exemples de phénomènes de propagation du signal et leurs effets sur les signaux sont présentés. Il s’agit de la diffraction et de la réflexion des ondes électromagnétiques.
|
Table des matières
Introduction générale
1 Généralités sur les réseaux de capteurs
1.1 Introduction
1.2 Réseaux de capteurs : définitions et applications
1.3 Structure d’un réseau de capteurs
1.4 Propriétés d’un réseau de capteurs
1.5 Défis liés à la conception et la mise en œuvre d’un réseau de capteurs
1.6 Conclusion
2 État de l’art sur l’utilisation des approches d’ingénierie dirigées par les modèles pour les réseaux de capteurs
2.1 Introduction
2.2 Approches de modélisation et de simulation
2.3 Ingénierie dirigées par les modèles (IDM)
2.4 Approches IDM utilisées dans les réseaux de capteurs
2.5 Conclusion
3 Vue d’ensemble de la méthodologie et de l’approche proposées
3.1 Introduction
3.2 Cycle de vie d’un réseau de capteurs
3.3 Objectifs de la nouvelle méthodologie
3.4 Approche de la méthodologie proposée
3.5 Identification des facettes
3.6 Transformations de facettes
3.7 Conclusion
4 Facettes et transformations de modèles dans notre méthodologie
4.1 Introduction
4.2 Modèles des facettes
4.3 Transformations de modèles
4.4 Conclusion
5 Validation de la méthodologie sur un cas d’étude
5.1 Introduction
5.2 Cas d’étude : mesure climatique pour le bâtiment
5.3 Conception du RdC : descriptions des facettes
5.4 Dimensionnement du RdC par des analyses et des simulations
5.5 Déploiement par génération automatique du code source
5.6 Exploitation de données et maintenance
5.7 Conclusion
Conclusion générale
Télécharger le rapport complet
