Algorithmes de suivi de cible mobile pour les réseaux de capteurs sans fils

Les réseaux de capteurs sans fils se définissent comme un ensemble de petits appareils autonomes et interconnectés. Ces capteurs sont déployés dans une zone d'intérêt dans le but de collecter des informations de l'environnement comme la température ou la qualité de l'air, suivant l'application envisagée. L'évolution de ces dispositifs de capture vers le multimédia ouvre l'accès à une plus large palette d'applications et de services pour une meilleure maitrise de notre environnement. Dans cette thèse nous nous intéressons au suivi de cible mobile dans les réseaux de capteurs sans fils, certains de ces capteurs pouvant collecter des images. Le suivi de cible (Tracking) consiste à détecter et à localiser sur l'ensemble de sa trajectoire une cible traversant une zone d'intérêt. Cette application peut s'avérer très utile, par exemple, pour détecter et enregistrer les déplacements d'un intrus dans une zone sensible ou encore pour suivre les déplacements d'une personne assistée et munie d'un appareil avec interface radio. Contrairement aux systèmes de surveillance classiques qui nécessitent une infrastructure fixe, les réseaux de capteurs sans fils sont aussi faciles à installer qu'à désinstaller. De plus, grâce à leur polyvalence, ils peuvent être utilisés dans de nombreux environnements hostiles et inaccessibles pour l'être humain. Toutefois, étant restreints en énergie, ils ne peuvent rester actifs en permanence au risque de limiter considérablement leur durée de vie. Afin de résoudre ce problème, l'idée est d'activer uniquement les capteurs qui sont sur la trajectoire de la cible au moment ou cette dernière est à leur portée radio ou visuelle. La question est donc : comment et sur quels critères activer ces capteurs afin d'obtenir à tout moment le meilleur compromis entre la précision du suivi et la préservation des ressources énergétiques ? C'est à cette question que nous essayerons de répondre tout au long de cette thèse. Dans un premier temps nous nous intéressons aux cibles communicantes qui ont la faculté d'émettre des signaux et donc de faciliter grandement le processus de suivi. Le défi ici est de relayer l'information entre les différents capteurs concernés. Nous utilisons pour cela un algorithme de déploiement basé sur le concept de forces virtuelles (VFA : Virtual Forces Algorithm) associé à un algorithme de suivi collaboratif et distribué implémenté sur un réseau organisé en clusters. Ensuite, nous traitons le cas, plus complexe et plus fréquent, des cibles non communicantes. L'objectif est de détecter la présence de la cible uniquement à l'aide de capteurs de présence. Pour cela nous proposons le déploiement d'un réseau de capteurs sans fil hétérogènes composé decapteurs de mouvement en charge de la partie détection de la cible et de capteurs vidéo en charge de la partie localisation. Lorsqu'une cible est détectée par un capteur de mouvement, l'information est communiquée aux capteurs vidéo voisins qui décident d'activer ou non leurs caméras en se basant sur des critères prédéfinis tenant compte de l'angle d'orientation des caméras. Enfin, dans une dernière contribution nous nous intéressons plus spécifique mentaux modèles de mobilité de la cible. Ces modèles nous permettent d'anticiper ses déplacements et d'affiner le processus d'activation des capteurs qui sont sur sa trajectoire. Nous utilisons pour cela le filtre de Kalman étendu combiné à un mécanisme de détection de changements de direction nommé CuSum (Cumulative Summuray). Ce mécanisme nous permet de calculer efficacement les futures coordonnées de la cible et de réveiller les capteurs en conséquence