Anmerkungen:
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Beschreibung:
Les réseaux de capteurs sans fil sont une collection de nœuds non connectés qui sont installés pour la détection de certains phénomènes intéressants. Après avoir pris des mesures un capteur sans fil retransmet ces mesures à la station de base. La station de base collecte les données de tous les capteurs et les analyse. Pour économiser l’énergie il est souvent utilise de grouper les capteurs en clusters, chaque cluster ayant une tête de cluster qui communique avec la station de base. Au début, on commence par analyser la simulation des réseaux Zigbee où il y a quelques nœuds qui transmettent avec différentes puissances. Les résultats montrent que dans les réseaux de capteurs mobiles et hétérogènes et à cause du phénomène d’isolation des nœuds et du coût très élevé du routage et la maintenance, les performances sont moins bonnes que celles des réseaux homogènes. Le but principal de cette thèse est de faire une analyse empirique des réseaux de capteurs. A cause de leurs ressources limitées les réseaux de capteurs doivent faire face à plusieurs défis techniques. Beaucoup de protocoles fonctionnent très bien dans les simulateurs mais pas aussi bien en implémentation réelle. Par exemple, les capteurs déposés sur un objet élevé subissent moins d’atténuation que les autres capteurs placés sur le sol. Dans cette thèse, on montre qu’il y a un impact des liens asymétriques sur la topologie des réseaux de capteurs sans fil et que la qualité des liens (LQI) varie en permanence. On propose deux méthodes pour améliorer les performances des algorithmes basés sur la qualité des liens des réseaux de capteurs avec des liens asymétriques. Dans la première méthode, le réseau n’a pas d’autre choix que d’avoir des nœuds qui transmettent à des grandes distances et deviennent des clusters Head. Le nombre de clusters Head peut être donné par Matérn Hard-core process. Dans la seconde méthode, on propose HybridLQI qui améliore les algorithmes basés sur LQI sans ajouter des entêtes au réseau. Ensuite, on applique les approches de ...