Development of Spectrum Sharing Protocol for Cognitive Radio Internet of Things

Développement du Protocole de Partage du Spectre pour la Radio Cognitive Internet des Objet L'Internet des objets (IoT) présente un nouveau style de vie en développant des maisons intelligentes, des réseaux intelligents, des villes intelligentes, des transports intelligents… etc., alors l'IoT se développe rapidement. Cependant, des recherches récentes se concentrent sur le développement des applications IoT sans tenir compte du problème de rareté du spectre IoT ont recontrant. L'intégration de la technologie de l'Internet des objets (IoT) et des réseaux radio cognitifs (CRN), formant l'Internet des objets par radio cognitive (CRIoT), est une solution économique pour battre la rareté du spectre IoT. Le but de cette thèse est de résoudre le problème du partage du spectre pour CRIoT; le travail en thèse est présenté en trois parties.Notre première contribution est de proposer deux nouveaux protocoles pour résoudre le problème de la prédiction de l'état des canaux pour les CRN entrelacés.Les deux protocoles utilisent le modèle de Markov caché (HMM). Dans la phase d'entrainement des deux protocoles, les données disponibles sont utilisées pour produire deux modèles HMM, un modèle HMM occupé et un modèle pas occupé.Les deux modèles sont utilisés ensemble pour produire le HMM à 2 modèles (2-model HMM). Dans la phase de prédiction, le premier protocole utilise le théorème de Bayes et le modèle HMM à 2 modèles, tandis que le second protocole utilise la machine à vecteur de support (SVM) qui emploie les paramètres produits à partir de l'application du modèle HMM à 2 modèles. Le HMM-SVM à 2 modèles est supérieure l’ HMM classique et le HMM à 2 modèles en termes de pourcentage réel, d'imprécision et de probabilité de collision des utilisateurs principaux(prédiction de faux négatifs). Dans notre deuxième contribution, nous avons proposé un protocole central pour ordonner les de paquets pour CRIoT à créneaux temporels. On applique l'optimisation des essaims de particules à permutation discrète (DP-PSO) pour programmer les paquets IoT parmi les créneaux libres obtenus en appliquant la technique d'estimation de canal des réseaux radio cognitifs proposée dans la première partie. Notre protocole proposé est appliqué aux établissements de santé intelligents.On a compose trois blocs de construction principaux pour la construction d'application utilisée; Blocage des appareils IoT, blocage des nœuds de brouillard de première couche et serveur de brouillard central. Chaque groupe d'appareils IoT est connecté à un nœud de brouillard, tous les nœuds de brouillard du système sont connectés au nœud de brouillard central. Le protocole proposé est nommé Planification basée sur l'optimisation des essaims de particules à permutation discrète(SDP-PSO). Une fonction de fitness objective est formulée avec trois paramètres;maximiser l'indice d'équité entre les nœuds de brouillard, minimiser le délai de mise en file d'attente des paquets et minimiser le nombre de paquets abandonnés qui ont dépassé leur temps dans le réseau sans être envoyés. Les performances du protocole SDP-PSO proposé surmontent un ancien protocole appelé vente aux enchères de spectre en termes d'équité entre les nœuds de brouillard, le délai moyen de mise enfile d'attente, le nombre de paquets abandonnés et la complexité temporelle et spatiale.Enfin, dans la troisième contribution, nous avons proposé un protocole d'ordonnancement de paquets distribués pour CRIoT. Notre proposition de protocole est appliquée à un contrôle de la circulation urbaine. Le système configuré dans cette partie se compose de trois blocs de construction principaux: le bloc d'appareils IoT,le premier bloc de couche de brouillard (unités routières (RSU)) et le deuxième bloc de couche de brouillard. Chaque groupe d'appareils IoT est connecté à une RSU, chaque groupe de RSU est connecté à un noeud de brouillard qui est en de tête du groupe. Les noeuds de brouillard sont connectés ensemble pour former un réseau maillé partiel.