9 octobre à 14h en salle 25-26/101 sur le campus de Jussieu.

« Sur l’adaptation au contexte des réseaux de capteurs sans fil » et realisée à TSP-Paris 6 sous la direction de Michel Marot et Monique Becker.

Le jury sera composé de :
– Guy Pujolle, Professeur, Paris VI, Examinateur
– André-Luc Beylot, Professeur, ENSEEIHT, Rapporteur
– Mahmoud Doughan, Maître de conférences, Université Libanaise, Examinateur
– Imad Mougharbel, Professeur, Université Libanaise, Rapporteur
– Monique Becker, Professeur, Télécom SudParis, Directeur de thèse
– Michel Marot, Professeur, Télécom SudParis, Directeur de Thèse

Résumé de thèse :

Etant mobiles, pouvant changer d’environnements au cours du temps, tant en termes de milieu pour la transmission des données que de forme de topologie, les capteurs doivent s’adapter au contexte où ils se trouvent afin d’optimiser les mécanismes qu’ils mettent en œuvre, cette adaptation étant faite à partir de toute information qui peut être utilisée pour caractériser la situation des liens de communication entre les capteurs sans fil. Certains protocoles de routage, par exemple, se prêtent mieux à certaines topologies que d’autres. Le réseau de capteurs doit donc la reconnaître et utiliser le plus approprié. Les traitements basés sur la détection de contexte modifient le comportement d’un capteur à partir de sa perception de l’état du milieu et de ses environs. Proposer des méthodes permettant aux réseaux de capteurs de s’adapter dynamiquement en fonction du contexte est l’objet de cette thèse.

Dans la première partie, nous proposons un mécanisme qui permet d’adapter l’architecture d’un réseau de capteurs dynamiquement en fonction du contexte. La principale originalité de notre proposition réside dans le fait de changer dynamiquement de protocoles mais elle comprend:

1) la détection dynamique d’un changement de contexte,

2) la détection dynamique du nouveau contexte,

3) l’adaptation dynamique au niveau des trois couches responsables de la gestion des liens de communication en conséquence, et

4) le tout sous contrainte de consommation d’énergie. La solution développée s’avère plus générale que le contexte spécifique d’où elle est partie : la chaîne du froid. Nous avons alors généralisé notre contribution à travers la proposition d’un cadre conceptuel qui fournit, sous des hypothèses précises sur les situations possibles de visibilité des nœuds et les modes de communication, une panoplie de protocoles sélectionnés pour les niveaux routage, MAC et la couche physique ainsi qu’un mécanisme, CAM pour Contexte Aware Mechanism (mécanisme d’adaptation au contexte), qui passe dynamiquement de l’un à l’autre.

Le travail mené dans cette première partie a d’emblée posé la question de la détection du contexte. C’est une question assez difficile car elle est mal définie. Le contexte peut être détecté par la présence ou le changement de voisins mais aussi par la qualité des transmissions sans fil ou par d’autres critères concernant d’autres phénomènes physiques qui peuvent être le résultat des mesures elles-mêmes des capteurs.

Dans la première partie de cette thèse, nous avons pris comme indicateur de changement de contexte une modification de l’ensemble des voisins, ce qui rend assez bien compte de la mobilité des capteurs et donc du changement de lieu. C’était assez bien adapté à l’application que nous avons considérée puisque l’architecture dépend de la position dans le tronçon de la chaîne du froid et donc finalement du mouvement du capteur. Cependant, la notion de contexte peut être plus vaste et faire référence aux réseaux concurrents émettant dans le milieu dans lequel se trouve le réseau de capteurs que l’on considère. Par exemple, un réseau de capteurs peut être déployé dans un lieu où d’autres réseaux comme des réseaux WiFi sont déjà déployés. Il peut y avoir des fours micro-ondes, ou des équipements BlueTooth, ou toute autre source d’interférences. Détecter le contexte revient alors à détecter la cause des interférences.

L’objet de la deuxième partie de cette thèse est justement d’aborder la reconnaissance à la volée de la technologie utilisée par les réseaux émettant du trafic concurrent au réseau de capteurs. Le mécanisme proposé, FIM, identifie la cause d’interférences à partir de modèles d’erreurs observées dans les paquets de données.

La détection du contexte permet aux nœuds du réseau de capteurs d’obtenir des informations sur l’environnement pour prendre la meilleure contremesure ou anticiper des dégradations de performances. Certains nœuds doivent avoir une connaissance plus fiable de l’environnement que d’autres. Se pose alors la question de savoir comment récupérer l’information de nœuds voisins, comment sélectionner ceux de qui on la récupère et comment ne garder que ce qui nous semble sûr et utile. Ce sont ces questions qui sont abordées dans la troisième partie. Nous proposons un mécanisme qui permet de décider dynamiquement si des mécanismes de docition doivent être utilisés ou pas.