Gherbi, ChirihaneAliouat, Zibouda2018-01-172018-01-172017http://hdl.handle.net/123456789/649La distribution des capteurs sans fil dans une zone géographique a permis d'optimiser les applications de surveillance. La conception de ce type d'architecture est soumise à certaines contraintes. Nous nous sommes intéressé aux paramètres suivants : l'énergie, la localisation, le facteur d'échelle, les ressources limitées, la bande passante limitée, l'équilibrage de la charge et la topologie dynamique. Nous avons proposé un protocole de routage (HEBM : HierarchicalEnergybalancingmultipthroutingprotocol). Notre intérêt s'est porté sur un mécanisme d'équilibrage de charge grâce à la réalisation d'une bonne distribution des cluster-heads dans le modèle de réseaux et pour améliorer les performances en termes de durée par la réduction du signal de transmission et les messages de contrôle. En fait, dans le cas où un ensemble de capteurs se situe dans la même zone géographique et doit capter la même information, tous ces capteurs vont par la suite communiquer cette information à la station de base. De ce fait, une consommation inutile de l'énergie aura lieu (malgré l'utilisation des mécanismes d'agrégation dans le but d'éliminer les données redondantes) et qui par conséquent, dégrade les performances du réseau et diminue la durée de vie des capteurs et du réseau tout entier. Dans ce cas, un mécanisme d'équilibrage de la charge et d'énergie devient indispensable afin d'équilibrer la consommation de l'énergie. L'approche proposée vise à remplir les objectifs suivants : Diminution de la consommation globale d'énergie en équilibrant la dissipation d'énergie entre les noeuds. Cela a eu comme conséquence directe l'extension de la durée de vie du réseau. L'équilibrage de la charge des clusters doit être bien fait par l'utilisation de deux contributions : Le cluster-head temporaire et le cluster-head final. Les Cluster-heads sont parfaitement déterminés par une formule mathématique proposée, et sont convenablement répartis sur la zone d'intérêt. Le Clustering proposé prend en compte la complexité du message et le temps. Les cluster-heads et les noeuds correspondants doivent prendre en compte les métriques suivantes : diminuer la latence, la fiabilité des données reçues à la station de base. L'évaluation de performances du protocole proposé montre qu'il assure une réduction importante du nombre de clusters solitaires et un gain énergétique considérablefrRéseaux de capteursClusteringEquilibrage de chargeRoutage hiérarchiqueOther