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Titre: Gestion des incertitudes dans les réseaux de capteurs sans fil

Domaine: Mathématiques informatique (MI)

Filière: Informatique

Option: MODELES DE DONNEES AVANCEES ET RESEAUX EMERGENTS (MDRE)

Auteur: GHALEM Sanaa Kawther

Soutenu (e) le: 07/07/2019

Sous la direction de: KECHAR Bouabdellah, Professeur, Université Oran 1

Co-directeur:BOUNCEUR Ahcen, PhD-HDR, Université de Bretagne Occidentale FRANCE

Le président du jury : ADLA Abdelkader, Professeur, Université Oran 1

Examinateur1: NAIT BAHLOUL Safia, Professeur, Université Oran 1

Examinateur2: DJEBBAR Bachir, Professeur, Université des sciences et de la technologies d’Oran Mohamed BOUDIAF

Examinateur3: KADDOUR Mejdi, Professeur, Université Oran 1

Examinateur4: EULER Reinhardt, Professeur, Université de Bretagne Occidentale FRANCE

Résumé:

Les réseaux de capteurs sans fil (RCSFs) sont devenus l'une des technologies les plus prometteuses pour l'avenir. Cela a été rendu possible par les progrès établis dans le domaine de la technique et la miniaturisation des capteurs, qui a permis de réduire les coûts de cette technologie en créant des réseaux économiques et faciles à déployer. Ceci a permis leur usage dans un large éventail d'applications diverses. Parmi les domaines d'application potentiels figurent l'armée, la surveillance de l'environnement, l'agriculture, la prévention des désastres, la santé et la sécurité. Cependant, divers défis restent à relever par la recherche afin de garantir la fiabilité de ce type de réseaux. Très souvent soumis à différentes contraintes qui peuvent influer grandement sur son fonctionnement ; telles que les conditions de l'environnement de déploiement, les pannes du matériel ou l'épuisement de la batterie. Par conséquent les données générées par un RCSF ne sont pas fiables, elles peuvent contenir des Aberrants (données anormales 'outliers' en anglais) ou des données manquantes (paquet non reçu ou endommagé). Dans les applications critiques, prendre des décisions en se basant sur de telles données peut engendrer des actions coûteuses voire même dangereuses. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à la résolution de deux types d'incertitudes qui peuvent survenir au niveau des données d'un RCSF en utilisant les copules. Cette puissante théorie issue du domaine des finances permet de modéliser les dépendances entre les variables en une seule fonction de distribution jointe. Deux approches sont proposées : la première propose un classificateur probabiliste binaire basé sur les copules pour détecter les données anormales ; la deuxième permet d'estimer les données manquantes en proposant une approche d'estimation basée sur les copules conditionnelles et la fonction de quantiles. Les performances des deux approches ont été démontrées par des expérimentations sur des données de capteurs réels.


Mots clefs: RCSF; Fiabilité; Outliers; I ncertitudes; Copule; dépendances; distribution jointe; Classi?cateur probabiliste binaire; Données manquantes; Copules conditionnelles; Quantiles.


Publications associées à la thèse

Article 1 TH5065:

Titre: A probabilistic multivariate copula-based technique for faulty node diagnosis in wireless sensor networks

Revue: Journal of Network and Computer Applications

Référence: J. Network and Computer Applications, 127 :9–25, 2019.

Date: 22 November2018 (en ligne) / 1er trimestre 2019 (version papier)