Réseaux et zones blanches étendues

Réseaux de collecte de données
pour les zones blanches étendues
Préparée PAR Djibrilla Incha Adamou
Dirigée & encadrée PAR Véronique Vèque
Co-encadrée PAR Alexandre Mouradian
Laboratoire des Signaux et Systèmes, France
Gif-sur-yvette, le 29 Novembre 2019
Soutenance de thèse

1er janvier 2020 Réseaux de collecte de données pour les zones blanches étendues
Introduction
2

Zones blanches étendues
Vastes territoire de plusieurs milliers de km²
Très peu peuplées
Très peu d’infrastructures
Forêt Désert
Réseaux de collecte de données pour les zones blanches étendues1er janvier 2020 3

Par rapport aux centres urbains Par rapports aux réseaux routiers
Réseaux de collecte de données pour les zones blanches étendues1er janvier 2020
[1] https://peteratwoodprojects.wordpress.com/world-infrastructure/
4

Ressources économiques et activités stratégiques
Besoin de collecte et d’analyse de données
Réseaux de capteurs sans fil: RCsF
(1) Monitoring de l’environnement (2) Prévention des incendies (3) Surveillance des pipelines
[2] S. R. Jino Ramson, « Applications of wireless sensor networks: A survey. (ICEEIMT), 2017.

Réseaux de capteurs sans fil RCsF pour les zones blanches
étendues
Couverture totale de la zone d’intérêt Zones de dizaines de milliers de km²
Quelques centaines de m² Activités éparses
Forte densité des capteurs Longue portée de communication
Bas débits Faible consommation d’énergie
1er janvier 2020 Réseaux de collecte de données pour les zones blanches étendues 6

Réseaux de capteurs sans fil
[3] Alos Augustin, « A study of lora: Long range & low power networks for the internet of things. » Sensors, 2016.
[4] Juha Petajajarvi, « On the coverage of LPWANs: range evaluation and channel attenuation model for LoRa technology », ITST2015
 Microsystèmes électromécaniques
 Perception de l’environnement
 Communiquer et collaborer
 Plusieurs technologies sans fil
 Longue portée (supérieure à 10 km)
Comment utiliser les RCsF pour répondre au besoin d’infrastructure dans les ZBE

Plan
I. Introduction
II. Méthode bio-inspirée de déploiement
III. Méthode opportuniste de collecte de données
IV. Méthode multi-sauts de couverture et de collecte
V. Conclusion et perspectives

Hypothèses et définition du problème
 Zone d’intérêt: 32 400 km²
 Ensemble de sources
 Puits de données
 Ensemble de positions de relais
Comment interconnecter toutes les sources au puits en utilisant un nombre
restreint de relais?

Modélisation du problème
 Problème d’optimisation
 Arbre couvrant minimal
 Arbre minimal de Steiner
[5] Stefan VoB, « Steiner's problem in graphs: heuristic methods. » Discrete Applied Mathematics 40, 1992.
 Problème NP-difficile
 Solutions approchées par des
heuristiques
 Pas de redondance de chemin
 Nouvelle approche
10

Physarum polycephalum
 Organisme unicellulaire
 Régions tempérées
 Ni animal ni végétal ni champignon [6]
 Myxomycètes Physaraceae= blob [7]
[6] CNRS-Centre de recherches sur la cognition animale (http://www.cnrs.fr/fr/le-blob-capable-dapprendre-et-de-transmettre-ses-apprentissages), 2016
[7] CNRS, https://www.youtube.com/watch?v=wjzEMIox_a8&t=977s, 2019
11

Physarum polycephalum
Le réseau ferroviaire du japon
[8] Atsushi Tero, Rules for Biologically Inspired Adaptive Network Design », Science VOL 327 22, 2010
[9] CNRS, https://www.youtube.com/watch?v=wjzEMIox_a8&t=977s, 2019
(1) Etat initial (2) Exploration (3) Etat optimisation
 Processus d’optimisation basé sur la mécanique des fluides.
 Même approche pour déployer efficacement les réseaux dans les ZBE.
12
(4) Exemple de culture

Physarum Réseau
Corps du Physarum Graphe de communication G=(V, E)
Les dendrites L Les arêtes E, liens de communication
Epaisseur, D, des dendrites Capacité des liens
Points de croisements et nourritures N Les sommets V, capteurs et relais
Sources de nourriture Sources de données
Les nutriments I Flux d’information
Adaptation au concept de réseau

[10] Charlie Brummitt, « A mathematical study of physarum polycephalum. » Technical report, American Mathematical Society, 2010.
𝑄𝑖𝑗 =
𝐷𝑖𝑗
𝐿𝑖𝑗
𝑝𝑖 − 𝑝𝑗
Loi de Poiseuille
𝐷𝑖𝑗
𝑛+1
− 𝐷𝑖𝑗
𝑛
𝛿𝑡
= 𝑓 𝑄𝑖𝑗
𝑛
− 𝑟𝐷𝑖𝑗
𝑛+1
Fonction d’adaptation de capacité
𝑓 Q =
𝑎𝑄 𝜇
1 + 𝑎𝑄 𝜇 𝜇, a >0
Fonction de flux
Loi de conservation
𝑖
𝑄𝑖,𝑠𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒 = −𝐼;
𝑖
𝑄𝑖,𝑠𝑖𝑛𝑘 = 𝐼;
𝑖
𝑄𝑖,𝑗 = 0Phase 1
Phase 2
Algorithme itératif de déploiement (PhysaNetA)
14

Les métriques de performances
 Connectivité du réseau
 Longueur totale du réseau TL
 Nombre des relais RN
 Tolérance aux fautes FT
SCENARIOS D’EVALUATION
Méthode pour comparer
CHINS: Cheapest INsertion
15

Résultats de l’algorithme
MST-CHINS-60/3000 relais, PhysaNetA-62/3000 relais, (µ, I) =(2,1)
 PhysaNetA sélectionne les meilleurs relais à déployer.
 Topologie en arbre comme CHINS proche de l’arbre minimal de Steiner.
 Donne une indication sur la capacité des liens.
 La topologie dépend de la combinaison des paramètres (µ, I)
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PhysaNetA-65/3000 relais, (µ, I) =(2.5,1) PhysaNetA-68/3000 relais, (µ, I) =(3,1)

La connectivité

MST-CHINS-60/3000 relais, (µ, I) =(2,1) PhysaNetA-96/3000 relais, (µ, I) =(3,1.8)
 PhysaNetA crée des liens redondants
 Robustesse face aux pannes des liens
La robustesse du réseau
19

Le paramétrage de I et µ
permet de trouver un
compromis entre la coût
de l’infrastructure et la
tolérance aux fautes.
20

I. Introduction
Plan

Problèmes de collecte de données dans les zones
blanches étendues
Réseaux de capteurs sans fils (RCSF) et LPWANs
RCsF sensible au changement de topologie
Impossibilité d’avoir un seul réseau connexe
Stations de base & Puits mobiles (collecteurs de données)
[11] W. Wen, “Energy efficient data collection scheme in mobile wireless sensor networks,” WAINA , Taipei, Mar. 2017.
[12] Mathur, R., “Data collection using miniature aerial vehicles in wireless sensor networks,” IET Wireless Sensor Systems , vol. 6, no. 1, pp. 17–25, Feb. 2016
22

Scenario 1
consommation d’énergie
Delai de collecte
Scenario 2
Sélection des points de Rendez-vous
Calcul de trajectoire
[13] A. Kaswan, Energy efficient path selection for mobile sink and data gathering in wireless sensor networks, International Journal of Electronics and Communications
[14] M. Mozaffari, A Tutorial on UAVs for Wireless Networks: Applications, Challenges, and Open Problems, IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2019
[15] M. Mozaffari, Mobile Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for Energy-Efficient Internet of Things Communications, IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS, 2017
Principes de collecte avec des puits mobiles
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Réseaux de collecte de données pour les zones blanches étendues1er janvier 2020

Bus
Types des collecteurs mobiles
Moto
Ballons
SatellitesDrones
[16] M. Mozaffari, A Tutorial on UAVs for Wireless Networks: Applications, Challenges, and Open Problems, IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2019
[17] A. Kaswan, Energy efficient path selection for mobile sink and data gathering in wireless sensor networks, International Journal of Electronics and Communications
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 Vols commerciaux
 Données de navigation
 Communication de type LoRa
Utilisation des avions de ligne
Avantages
 Accessibilité
 Assez d’énergie
Puits de
données
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Modèle de communication
 Technologie radio LoRa
 Etalement de spectre (modulation)
 Facteur d’étalement (7 à 12)
 Compromis portée/débit
 Jusqu’à 30 km (théorique)
 Débits de 0.3 à 21 kbits/s
[18] Semtech Corporation, LoRa Modem Design Guide, 2013.
[19] Brunilde GIRARDET . « Trafic Aérien : Détermination optimale et globale des trajectoires d’avions en présence de vent ». 2014
Modèle de Mobilité
 Open Flights : 68 000 routes, 4 000 aéroports
 Route= ensemble de balises au sol
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Fenêtre de communication Evaluation
 Taux de couverture
 Fenêtre de communication
 Données collectées
 Temps de contact Avion/capteur
 Intersection demi-sphère/droite
𝑿 𝒕 − 𝑪 𝒙
𝟐 + 𝒀 𝒕 − 𝑪 𝒚
𝟐
+ 𝒁 𝒕 − 𝑪 𝒛
𝟐 = 𝒅 𝟐
𝑐𝑣 =
𝑖∈𝑁
𝐷𝑅𝑖. 𝐶𝑊𝑖
𝐶𝑇𝑖 = 𝐶𝑉𝑖.
𝑁𝐴
𝑂 𝑑
 Débit moyen
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Scénario
 Le Sahara est la zone blanche étendue considérée
 Lignes commerciales qui enjambent ce désert
 Zone d’intérêt: 40 000 km²
Evaluation
28

Evaluation
 LoRa SF=7 et altitude de 9km
 Impacte des paramètres LoRa

Evaluation
 Impact de la vitesse sur les performances
 Temps et volume de données

La couverture augmente avec SF au détriment du débit
SF=7 SF=10
Evaluation
31

4. Evaluation
 L’utilisation des vols engendre un
délai
 Le délai dépend de la fréquence des
vols
 Réseaux Tolérants aux délais DTN
 Conviennent aux applications dans
les zones blanches étendues
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I. Introduction
Plan

Problème de déploiement
 Méthode bio-inspirée basée sur le
Physarum
 Couverture réseau de tous les points
d’intérêt
 Connectivité du réseau
 Redondance et tolérance aux fautes
Problème de collecte
 Etude de faisabilité pour l’utilisation
des vols commerciaux
 Volume de données collectées
 Débit moyen
 Débit en fonction du délai
Synthèse
V. Conclusion
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 Trouver une bonne relation entre les
paramètres et la redondance désirée
 Protocole de routage multi-chemins
pour les RCsF basé sur la capacité des
liens.
 Mécanisme de réduction d’énergie lors
de la collecte multi-sauts dans les RCsF
 Effet doppler dû à la vitesse des avions
sur les communication LoRa
 Mécanisme de télé-réveil et de la
synchronisation avion/capteur
Perspectives
V. Conclusion
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Merci pour votre aimable attention
Conférences avec comité de lecture
 Djibrilla Incha Adamou, Alexandre Mouradian and Véronique Vèque, A Bio-Inspired Deployment Method for Data
Collection Networks in Wide White Areas, IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio
Communications (PIMRC), Bologna 2018.
 Djibrilla Incha Adamou and Alexandre Mouradian and Véronique Vèque, Déploiement de réseau de collecte de
données dans les zones blanches étendues, CoRes/Algotel, Narbonne 2019.
 Djibrilla Incha Adamou and Alexandre Mouradian and Véronique Vèque, Towards the Use of Commercial Flights for
Data Collection in Wide White Area Networks, IEEE International Conference on Wireless and Mobile Computing,
Networking and Communications (WiMob), Barcelona 2019.
Communications nationales
 Djibrilla Incha Adamou and Alexandre Mouradian and Véronique Vèque, Commercial Flights as Opportunistic Mobile
Sinks for Data Collection in Wide White Area Networks, Journées thématiques GDR RSD ResCom Low-Power Wide Area
Networks (LPWAN), Lyon 2019
 Djibrilla Incha Adamou and Alexandre Mouradian and Véronique Vèque, Méthodes de déploiement de réseau de
Collecte de données dans les zones blanches étendues, Journées non-thématiques RESCOM, Toulouse 2018.
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