Benboubker, Sophia
(2024).
« Calcul de la trajectoire des UAV et placement des stations de base dans les réseaux de capteurs » Mémoire.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.
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Résumé
De nos jours, avec l’expansion exponentielle de l’Internet des objets (en anglais Internet of Things, IoT) et le nombre croissant d’appareils connectés, la collecte et la gestion des données sont devenues des enjeux majeurs. Les réseaux de capteurs sans fil (en anglais Wireless Sensor Networks, WSN) jouent un rôle important en permettant la collecte et la transmission de données à partir de l’environnement physique. Pour améliorer encore davantage les performances des réseaux sans fil, les drones, également connus sous le nom de véhicules aériens sans pilote (en anglais Unmanned Aerial Vehicule, UAV), ont émergé comme une solution prometteuse. En effet, les réseaux assistés par UAV exploitent la mobilité et la flexibilité des UAV pour renforcer la connectivité, agir comme des relais de communication et même comme des stations de recharge sans fil. Cette convergence des réseaux sans fil et des UAV ouvre de nouvelles perspectives pour une connectivité améliorée et des performances optimisées. Cependant, il est crucial de prendre en compte les limitations des UAV en termes de fragilité et d’autonomie énergétique, ce qui restreint leur capacité à exécuter des missions de manière prolongée, surtout dans des systèmes à grande échelle. Ce projet de maîtrise s’intéresse à un WSN assisté par UAV pour la collecte de données et le transfert d’énergie simultanément. Nous envisageons également d’intégrer des stations de recharge et de collecte de données dans le modèle du système, permettant ainsi à l’UAV de se recharger au besoin le long de sa trajectoire et de transmettre les données de capteurs. L’objectif principal est de minimiser la durée de la mission de l’UAV en déterminant le placement des stations de recharge et la conception de la trajectoire, afin de répondre aux exigences énergétiques des capteurs et de l’UAV. En complément de la solution optimale complexe, nous proposons une approche heuristique pour résoudre le problème formulé, qui est l’algorithme Kmeans-NN. Cet algorithme repose sur une formation de clusters basée sur l’algorithme K-Means pour positionner les stations de recharge, et utilise l’algorithme glouton du plus proche voisin (en anglais Nearest Neighbor, NN) pour concevoir la trajectoire optimale de l’UAV. Les simulations confirment que la solution proposée s’approche de l’optimalité avec une complexité de calcul nettement inférieure à celle de la solution optimale.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Réseaux assistés par UAV, Internet des objet, gestion énergétique, algorithme glouton, clustering.
| Type: |
Mémoire accepté
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| Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A. |
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Directeur de thèse: |
Driouch, Elmahdi |
| Mots-clés ou Sujets: |
Réseaux de capteurs sans fil / Drones / Internet des objets / Algorithmes gloutons |
| Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences > Département d'informatique |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
28 oct. 2024 10:03 |
| Dernière modification: |
28 oct. 2024 10:03 |
| Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/18135 |
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