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Production scientifique
Doctorat de XU Chuan
XU Chuan
Doctorat
Equipe : Systèmes Parallèles

Power-Aware Protocols for Wireless Sensor Networks

Début le 01/09/2012
Direction : BEAUQUIER, Joffroy
[Joffroy Beauquier and Janna Burman]

Financement :
Etablissement d'inscription : Université Paris-Sud
Lieu de déroulement : LRI

Soutenue le 15/12/2017 devant le jury composé de :
M. Luís E. T. RODRIGUES Professeur (Rapporteur)
Université de Lisbonne
M. Alexandre CAMINADA Professeur (Rapporteur)
Université de Technologie de Belfort-Montbéliard
M. Abdel LISSER Professeur (Examinateur)
Université Paris Sud, Saclay
Mme. Janny LEUNG Professeur (Examinatrice)
Université chinoise de Hong Kong
M. Joffroy BEAUQUIER Professeur (Directeur de thèse)
Université Paris Sud, Saclay
Mme. Janna BURMAN Maître de conférence (Co-encadrante)
Université Paris Sud, Saclay
M. Thomas NOWAK Maître de conférence (Invité)
Université Paris Sud, Saclay

Activités de recherche :

Résumé :
Ce manuscrit contient d'abord l'étude
d'une extension du modèle des protocoles de populations,
qui représentent des réseaux de capteurs
asynchrones, passivement mobiles, limités en ressources
et anonymes. Pour la première fois (à notre
connaissance), un modèle formel de consommation
d'énergie est proposé pour les protocoles de populations.
A titre d'application, nous étudions à la
complexité en énergie (dans le pire des cas et en
moyenne) pour le problème de collecte de données.
Deux protocoles prenant en compte la consommation
d'énergie sont proposés. Le premier est déterministe
et le second randomisé. Pour déterminer
les valeurs optimales des paramètres, nous faisons
appel aux techniques d'optimisation. Nous appliquons
aussi ces techniques dans un cadre différent,
celui des réseaux de capteurs corporels (WBAN).
Une formulation de flux est proposée pour acheminer
de manière optimale les paquets de données
en minimisant la pire consommation d'énergie. Une
procédure de recherche à voisinage variable est développée et les résultats numériques montrent son
efficacité. Enfin, nous considérons le problème d'optimisation
avec des paramètres aléatoires. Précisé-
ment, nous étudions un modèle semi-défini positif
sous contrainte en probabilité. Un nouvel algorithme
basé sur la simulation est proposé et testé
sur un problème réel de théorie du contrôle. Nous
montrons que notre méthode permet de trouver
une solution moins conservatrice que d'autres approches
en un temps de calcul raisonnable.