Collection efficace des données par puits mobile dans un réseau de capteurs sans fil

dc.contributor.authorAsma BEN CHABANE, BEN CHABANE
dc.date.accessioned2024-09-23T10:13:12Z
dc.date.available2024-09-23T10:13:12Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractThis work focuses on the use of a mobile sink to improve data collection in wireless sensor networks (WSN). We considered application scenarios involving event-driven data collection and random movement of the sink. In such cases, the need arises to implement a solution that continuously provides sensor nodes with the most up-to-date position of the sink. To address this issue, we proposed our own solution, named EMSPU, which stands for «Efficient Mobile Sink Position Update Protocol». This solution provides the necessary answers to various questions posed by updating the sink’s position and data collection, specifically : determining which network nodes should continuously maintain the most recent position of the sink, the method for updating this position while minimizing the communication load caused by the update, and finally, the collection process each sensor node should follow when it wants to send its data to the sink. To validate our solution, we integrated it into the NS-3 simulator and compared it with the baseline solution. Various experiments were conducted, yielding very positive results.en_US
dc.identifier.issnMM/829
dc.identifier.urihttp://10.10.1.6:4000/handle/123456789/5441
dc.language.isofren_US
dc.publisherUNIVERSITY BBAen_US
dc.subjectWSN, mobile sink, energy efficiency, network lifetime, NS-3.en_US
dc.titleCollection efficace des données par puits mobile dans un réseau de capteurs sans filen_US
dc.typeThesisen_US

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6.1 Contributions Dans ce travail, nous nous sommes intéressés au problème de la dissémination efficace et continue de la position la plus récente du puits en mouvement aléatoire dans un RCSF. Pour répondre à cette problématique, nous avons proposé notre propre solution, nommée EMSPU. En particulier, nous avons développé une méthode pour déterminer les noeuds du réseau chargés de maintenir à jour la position courante du puits. Cette méthode repose sur une approche utilisant une grille virtuelle, divisant le réseau en plusieurs cellules et facilitant ainsi la gestion grâce à une clusterisation. Nous avons également défini un ensemble de règles nécessaires pour mettre à jour la position du puits. Ces mêmes règles sont utilisées lorsque qu’un noeud capteur demande la position courante du puits avant de pouvoir envoyer ses propres données. Pour valider notre solution, nous avons effectué des simulations en l’intégrant dans le simulateur NS-3, en la comparant à une solution de référence. Diverses expérimentations ont été menées, produisant des résultats très positifs. 6.2 Critique du travail Même si notre solution proposée répond aux principales questions soulevées par la problématique abordée dans ce travail, plusieurs défis critiques restent à surmonter. Tout d’abord, la 55 récupération de positions obsolètes du puits constitue une préoccupation majeure. Si un noeud capteur obtient une position périmée du puits, cela peut entraîner des erreurs de routage et une consommation inutile d’énergie lors des tentatives de communication vers une destination incorrecte. En outre, la minimisation du coût énergétique ne doit pas se faire au détriment d’une surcharge du réseau en termes de nombre de messages de contrôle échangés. Une surabondance de messages de contrôle peut entraîner une augmentation importante de la consommation d’énergie globale, annulant ainsi les bénéfices de l’optimisation énergétique. 6.3 Travaux futurs et perspectives Pour relever les défis identifiés et explorer de nouvelles perspectives dans la problématique abordée dans ce travail, plusieurs pistes de recherches futures peuvent être envisagées. Tout d’abord, une avenue prometteuse consiste à développer d’autres solutions à ce problème de sauvegarde et de dissémination de la position la plus récente du puits en cherchant une sélection plus optimisée des noeuds responsables de la sauvegarde de cette position et aussi en minimisant la charge qui peut être causée par sa mise à jour sur ces noeuds. De plus, l’exploration de protocoles de communication plus efficaces prenant en compte les contraintes énergétiques demeure essentielle pour assurer une communication fiable et efficiente. Par ailleurs, l’intégration de techniques d’intelligence artificielle pourrait offrir de nouvelles opportunités pour la conception de stratégies d’acheminement et de gestion de l’énergie plus intelligentes et adaptatives, optimisant ainsi les performances du réseau dans des environnements changeants.

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