Monitoring of wireless smart sensor networks Supervision de réseaux d'objets intelligents communicants sans fil

Thanks to the advanced in wireless access medium, MEMS and VLSI technologies in the last decade, a new research area, which is considered as one of the key technology of the 21st century is emerged: Wireless Sensors Networks (WSNs). WSN is a high resource constraints embedded systems such as energy and processing power. Their application fields are huge, which may be applied from environmental data collection to disable people assistance. A typical application can contain about ten or thousand of wireless sensors nodes. The challenge of this thesis is to provide a simple and intrusive-less technique to manage efficiently WSNs. To meet these requirements, it is important to minimize the impacts of WSN administration tasks on the operation of every sensor node and network traffic. Thus, we proposed a new technique named LiveNode Non invasive, Context-aware, and Modular management (LiveNCM). LiveNCM is a SNMP like WSN management tool. The main features of LiveNCM are to provide methods, which enable to know every node status by taking into account the application context and by implementing sample data estimators to minimise message exchanges. Note that, the wireless message exchanges are energy consuming, so by minimizing message exchanges, we increase significantly the WSN lifetime comparing with the traditional techniques ones. The results obtained from a real application: environmental data collection, shown that LiveNCM is energy efficient because it enables to double the WSN lifetime. Moreover, by minimizing the message exchanges in the network, LiveNCM limits message sending collisions and network traffics. Thus indirectly, LiveNCM improves significantly the QoS of WSN. Les évolutions technologiques des dernières années ont premis de mettre en évidence un nouveau domaine de recherche : les Réseaux de Capteurs Sans Fil ( RCSFs). Les RCSFs sont basés sur des systèmes embarqués à fortes contraintes de ressources telles que l'énergie, la puissance de calcul et la mémoire. Leurs domaines d'application sont vastes allant notamment de la collecte de données environnementales à la surveillance d'infrastructures en passant par l'aide aux personnes. Une application type contient de quelques dizaines à plusieurs milliers de capteurs sans fil (noeuds). Le challenge que cette thèse se propose de relever est de fournir des méthodes simples et peu intrusives pour administrer ces réseaux. L'objectif est de répondre à ce besoin en minimisant l'impact sur le fonctionnement des noeuds ainsi que le coût énergétique. La solution proposée -LiveNode Non Invasive, Context aware, and Modular management (LiveNCM)- fournit des méthodes permettant de connaître l'état des noeuds et d'interagir avec eux en prenant en compte le contexte applicatif et en utilisant des estimateurs pour minimiser les échanges. Déployé sur une application de collecte de données environnementales, LiveNCm propose un outil de supervision basé sur une extesion du protocole SNMP. Les résultats obtenus notamment sur les gains énergétiques sont importants avec une autonomie du réseau augmentée de plus de 50% pour certaines grandeurs physiques observées dans un contexte spécifique. De plus, en minimisant les échanges dans le réseau, LiveNCM limite les collisions et les goulots d'étranglement qui peuvent apparaître sur le serveur de collecte des données et entre les noeuds