Réseaux de capteurs sans fil avec récolte d'énergie : techniques de transmission pour les applications sensibles au délai

Ces dernières années, l'utilisation des capteurs sans fil est en plein essor. Les réseaux de capteurs sans fil (RCSFs) ont suscité l'intérêt de la recherche et l'industrie et ont conquis de nombreux domaines d'application. Le déploiement des RCSFs pour de nombreuses applications, telles que la surveillance de l'environnement et la conduite autonome, devient un aspect important des futurs réseaux sans fil. Il est difficile d'assurer l'alimentation en énergie à long terme des capteurs qui composent les RCSFs dû à la capacité limitée des batteries, à l'impossibilité de se connecter à une source d'alimentation, ou aux coûts et poids associés à de grandes batteries. C'est pourquoi les communications vertes ont suscité l'intérêt des chercheurs, notamment avec la prolifération du paradigme de l'Internet des objets (IdO). Ainsi, un capteur vert peut récolter de l'énergie à partir de diverses sources ambiantes. Malgré les avantages promis des RCSFs alimentés par la récolte d'énergie (RCSFs-RE), les capteurs verts sont confrontés à une arrivée d'énergie aléatoire, ce qui rend très difficile le respect des exigences strictes en matière de qualité de service (QdS) et les communications en temps réel. En outre, les futures applications de l'IdO reposeront de plus en plus sur l'échange d'informations sensibles au délai, fraîches et régulières, pour la surveillance et le contrôle, comme dans le cas des véhicules autonomes. Par conséquent, cette thèse vise à répondre à un défi principal de ces réseaux qui consiste à concevoir des techniques de transmission et des algorithmes d'allocation de ressources innovants qui fonctionnent sous les contraintes du caractère aléatoire de l'énergie récoltée et répondent également aux exigences de QdS des applications ubiquitaires, notamment en termes de délai et de fraîcheur des informations. Mots clés : Récolte d'énergie, réseaux de capteurs sans fil, temps d'inter-livraison, âge de l'information, allocation des ressources, optimisation, complexité, NP-difficulté, algorithme optimal, programmation dynamique, algorithme heuristique, taux de perte des paquets, processus stochastiques.