Une Approche de Compression et d’Agrégation des Données Textuelles et Multimédias dans les Réseaux de Capteurs

Résumé

L'Homme a toujours voulu observer et contrôler les planètes et leurs êtres vivants à travers les réseaux de capteurs. Les récentes révolutions technologiques suite à la convergence des systèmes électroniques miniaturisés et des systèmes de communication sans fil ont donné naissance aux Réseaux de Capteurs Sans Fil Multimédia (RCSFM). Ce nouveau paradigme suscite de nos jours de nouveaux défis scientifiques et technologiques qui ont d’ailleurs retenu l’attention des chercheurs du monde entier. Parmi les données multimédia collectées par les applications des RCSFMs, les images constituent une grande partie, et leurs captures, leurs traitements ainsi que leurs transmissions posent des contraintes liées d’une part aux ressources limitées des capteurs et d’autre part aux incertitudes/imprécisions des RCSFMs. Ces contraintes exigent des solutions efficaces pour garantir l’intégrité et la survivabilité des données du réseau, afin de prolonger la durée de vie du RCSFM le plus longtemps possible. Il est donc proposé dans cette thèse, une approche efficiente de compression et d’agrégation sans perte de données multimédia, à faible consommation de ressources des capteurs du réseau. Son architecture modulaire est structurée par : un Modèle de Croyance Transférable (MCT) pour la gestion des incertitudes et imprécisions, une technique de segmentation pour exploiter chaque région ou zone d’intérêt afin de faciliter la compression, une transformée en ondelettes lifting pour la décomposition multi résolution des signaux, un modèle de prédiction linéaire pour optimiser et reconstituer les pertes de données, et un modèle de codage entropique pour obtenir une compression optimale sans perte. Les paramètres comparés sont le taux de compression, l’entropie, le MSE, le PSNR, l’occupation de l’espace mémoire et la consommation énergétique. Les résultats des techniques développées ont été satisfaisants non seulement par simulation numérique via le simulateur à événement discret OMNeT++/Castalia, mais aussi par expérimentation dans une plateforme matérielle, comparés à ceux des techniques très répandues et utilisées par de nombreuses applications telles que JPEG, JPEG2000 et PNG.

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