déploiement de réseaux de capteurs sans fil pour le suivi de la
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Journées non thématiques RESCOM:Déploiement de réseaux de capteurs sansfil pour le suivi de la pollution de l’air
Ahmed BOUBRIMA*, Walid BECHKIT*, Hervé RIVANO*INRIA Urbanet, CITI-Lab, Lyon
14 janvier 2016
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Plan
I Contexte, motivations et objectifsII Modèles proposésIII EvaluationIV Conclusion
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Introduction
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Pollution atmosphérique
Industrialisation croissante
Urbanisation croissante
⇒ 7 millions de morts en 2012
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Surveillance de la pollution
- Capteur de pollution -Occupe peu d’espace etpas cherPetite fréquenced’échantillonnage(30sec-120sec)
⇒ Bonne granularité spatialeet temporelle
- Station de surveillancetraditionnelle -
Chère et occupe trop d’espaceGrande fréquence d’échantillonnage(30min-60min)
⇒ Mauvaise granularité spatiale ettemporelle
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Réseaux de Capteurs Sans Fil
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Problématique
Proposer des approches efficaces qui permettent de trouver undéploiement optimal à coût minimum de réseaux de capteurssans fil tout en assurant :
La couverture de la pollutionLa connectivité du réseau
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
Modèles proposés 1
1. Ahmed Boubrima, Frédéric Matigot, Walid Bechkit, Hervé Rivanoand Anne Ruas. Optimal deployment of wireless sensor networks for airpollution monitoring. in IEEE ICCCN, 2015.
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
Plan
1 Formulation du problème
2 Dispersion atmosphérique
3 Approche
4 Evaluation
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
Plan
1 Formulation du problème
2 Dispersion atmosphérique
3 Approche
4 Evaluation
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
Formulation du problème
Etant donné :1 Un ensemble P de N positions potentielles où les noeuds
peuvent être déployés2 Un ensemble I deM sources de pollution qui doivent
être surveillées
Trouver les positions optimales des capteurs et puits de sorteque :
1 Le coût de déploiement soit minimisé2 Chaque source de pollution dans I soit couverte3 Les noeuds déployés forment un réseau connecté
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
Formulation du problème
Etant donné :1 Un ensemble P de N positions potentielles où les noeuds
peuvent être déployés2 Un ensemble I deM sources de pollution qui doivent
être surveillées
Trouver les positions optimales des capteurs et puits de sorteque :
1 Le coût de déploiement soit minimisé2 Chaque source de pollution dans I soit couverte3 Les noeuds déployés forment un réseau connecté
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
Plan
1 Formulation du problème
2 Dispersion atmosphérique
3 Approche
4 Evaluation
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
Dispersion atmosphériqueModèle de dispersion gaussien
C (x , y , z) =Q
2πuσyσze−
y22σy (e−
(z−H)2
2σy + e−(z+H)2
2σy )
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
Plan
1 Formulation du problème
2 Dispersion atmosphérique
3 ApprocheWorkflowIdentification des zones de pollutionDéploiement de RCSF
4 Evaluation
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
ApprocheWorkflow
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
ApprocheEtape 1 : Identification des zones de pollution
∀p = (x , y , z) ∈ P : Bip = (C (x , y , z) >= C0)
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
ApprocheEtape 2 : Déploiement de RCSF
Soit :1 xp une variable binaire qui définit si un capteur est
déployé en p ∈ P ou non, et c sensorp le coût de
déploiement correspondant.2 yp une variable binaire qui définit si un puits est déployé
en p ∈ P ou non, et c sinkp le coût de déploiement
correspondant.
La fonction objectif est :
Minimize∑p∈P
c sensorp ∗ xp +
∑p∈P
c sinkp ∗ yp
Où :xp + yp ≤ 1, p ∈ P
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
ApprocheEtape 2 : Déploiement de RCSF
Soit :1 xp une variable binaire qui définit si un capteur est
déployé en p ∈ P ou non, et c sensorp le coût de
déploiement correspondant.2 yp une variable binaire qui définit si un puits est déployé
en p ∈ P ou non, et c sinkp le coût de déploiement
correspondant.
La fonction objectif est :
Minimize∑p∈P
c sensorp ∗ xp +
∑p∈P
c sinkp ∗ yp
Où :xp + yp ≤ 1, p ∈ P
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
ApprocheEtape 2 : Déploiement de RCSF
Modèle basique - formulation de la couverture
∑p∈P
Bip ∗ (xp + yp) ≥ K ; K = 1, i ∈ I
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
ApprocheEtape 2 : Déploiement de RCSF
Modèle basique - formulation de la connectivité
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
ApprocheEtape 2 : Déploiement de RCSF
Modèle basique - formulation de la connectivité
∑q∈Γ(p)
gpq −∑
q∈Γ(p)
gqp ≥ xp −N ∗ yp, p ∈ P (1)
∑q∈Γ(p)
gpq −∑
q∈Γ(p)
gqp ≤ xp, p ∈ P (2)
∑q∈Γ(p)
gpq ≤ N ∗ xp, p ∈ P (3)
∑p∈P
∑q∈Γ(p)
gpq =∑p∈P
∑q∈Γ(p)
gqp (4)
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
ApprocheEtape 2 : Déploiement de RCSF
Modèle amélioré - formulation conjointe
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
ApprocheEtape 2 : Déploiement de RCSF
Modèle amélioré - formulation conjointe
∑p∈Zi
fip = K , i ∈ I (5)
∑i∈I : p∈Zi
fip +∑
q∈Γ(p)
(gqp − gpq) ≤ K ∗M ∗ yp, p ∈ P (6)
∑i∈I : p∈Zi
fip +∑
q∈Γ(p)
(gqp − gpq) ≥ 0, p ∈ P (7)
∑p∈P
(∑
i∈I : p∈Zi
fip +∑
q∈Γ(p)
gqp) =∑
p∈P,q∈Γ(p)
gpq + K ∗M (8)
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
Plan
1 Formulation du problème
2 Dispersion atmosphérique
3 Approche
4 EvaluationPreuve de conceptTemps d’exécutionÉvaluation de l’impact des paramètres de déploiement
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
EvaluationPreuve de concept
Application sur la ville de Nottingham
1 7 sources de pollution (bleu) in 1km2
2 Les noeuds sont placés sur des lampadaires (rouge)3 Déploiement de trois capteurs (vert) et un puits (jaune)
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
EvaluationTemps d’exécution
Hauteur Formulation disjointe Formulation conjointecapteurs(m) K = 1 K = 2 K = 1 K = 2
10 128.798013 158.470817 2.094243 2.21837815 123.622492 158.109400 2.084798 2.28090020 125.220984 186.392799 2.097111 2.34686225 120.252016 222.966718 2.105083 2.28028630 133.821470 280.666131 2.102622 2.20039635 128.629180 287.696362 2.123649 2.21028340 120.523160 270.322285 2.138433 2.202760
Table: TEMPS CPU (en secondes) de nos deux modèlesd’optimisation
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
EvaluationImpact de la hauteur des capteurs
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
EvaluationImpact de la densité des sources de pollution
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Formulation du problème Dispersion atmosphérique Approche Evaluation
EvaluationImpact du coût des puits
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Conclusion & Perspectives
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Conclusion
Manque de la prise en compte du phénomène dans lesmodèles de l’état de l’art
Nouveaux modèles de déploiement basés sur lamodélisation du phénomène de la pollution
Formulation nouvelle et conjointe de la couverture et laconnectivité
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Perspectives
Etudier l’impact de la topographie urbaine sur lesrésultats de déploiement
Evaluer les approches proposées sur d’autres jeux dedonnées
Proposition de méthodes approchées
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References I
I Kuban Altinel, Necati Aras, E Guney, and Cem Ersoy.Effective coverage in sensor networks : binary integerprogramming formulations and heuristics.In ICC’06. IEEE International Conference on, volume 9,pages 4014–4019. IEEE, 2006.
Krishnendu Chakrabarty, S Sitharama Iyengar, Hairong Qi,and Eungchun Cho.Grid coverage for surveillance and target location indistributed sensor networks.Computers, IEEE Transactions on, 51(12) :1448–1453,2002.
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References II
Mihaela Cardei, Mohammad O Pervaiz, and Ionut Cardei.Energy-efficient range assignment in heterogeneouswireless sensor networks.In ICWMC’06. International Conference on, pages 11–11.IEEE, 2006.
Mihaela Cardei, My T Thai, Yingshu Li, and Weili Wu.Energy-efficient target coverage in wireless sensornetworks.In INFOCOM 2005. 24th Annual Joint Conference of theIEEE Computer and Communications Societies.Proceedings IEEE, volume 3, pages 1976–1984. IEEE,2005.
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References III
Seapahn Meguerdichian and Miodrag Potkonjak.Low power 0/1 coverage and scheduling techniques insensor networks.Technical report, Citeseer, 2003.
Maulin Patel, R Chandrasekaran, and S Venkatesan.Energy efficient sensor, relay and base station placementsfor coverage, connectivity and routing.In IPCCC 2005. 24th IEEE International, pages 581–586.IEEE, 2005.
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Merci pour votre attention
Questions ?
Ahmed [email protected]
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