Learning in wireless sensor networks for energy-efficient environmental monitoring

Wireless sensor networks form an emerging class of computing devices capable of observing the world with an unprecedented resolution, and promise to provide a revolutionary instrument for environmental monitoring. Such a network is composed of a collection of battery-operated wireless sensors, or sensor nodes, each of which is equipped with sensing, processing and wireless communication capabilities. Thanks to advances in microelectronics and wireless technologies, wireless sensors are small in size, and can be deployed at low cost over different kinds of environments in order to monitor both over space and time the variations of physical quantities such as temperature, humidity, light, or sound. In environmental monitoring studies, many applications are expected to run unattended for months or years. Sensor nodes are however constrained by limited resources, particularly in terms of energy. Since communication is one order of magnitude more energy-consuming than processing, the design of data collection schemes that limit the amount of transmitted data is therefore recognized as a central issue for wireless sensor networks.An efficient way to address this challenge is to approximate, by means of mathematical models, the evolution of the measurements taken by sensors over space and/or time. Indeed, whenever a mathematical model may be used in place of the true measurements, significant gains in communications may be obtained by only transmitting the parameters of the model instead of the set of real measurements. Since in most cases there is little or no a priori information about the variations taken by sensor measurements, the models must be identified in an automated manner. This calls for the use of machine learning techniques, which allow to model the variations of future measurements on the basis of past measurements.This thesis brings two main contributions to the use of learning techniques in a sensor network. First, we propose an approach which combines time series prediction and model selection for reducing the amount of communication. The rationale of this approach, called adaptive model selection, is to let the sensors determine in an automated manner a prediction model that does not only fits their measurements, but that also reduces the amount of transmitted data. The second main contribution is the design of a distributed approach for modeling sensed data, based on the principal component analysis (PCA). The proposed method allows to transform along a routing tree the measurements taken in such a way that (i) most of the variability in the measurements is retained, and (ii) the network load sustained by sensor nodes is reduced and more evenly distributed, which in turn extends the overall network lifetime. The framework can be seen as a truly distributed approach for the principal component analysis, and finds applications not only for approximated data collection tasks, but also for event detection or recognition tasks. /Les reseaux de capteurs sans fil forment une nouvelle famille de systemes informatiques permettant d'observer le monde avec une resolution sans precedent. En particulier, ces systemes promettent de revolutionner le domaine de l'etude environnementale. Un tel reseau est compose d'un ensemble de capteurs sans fil, ou unites sensorielles, capables de collecter, traiter, et transmettre de l'information. Grâce aux avancees dans les domaines de la microelectronique et des technologies sans fil, ces systemes sont a la fois peu volumineux et peu couteux. Ceci permet leurs deploiements dans differents types d'environnements, afin d'observer l'evolution dans le temps et l'espace de quantites physiques telles que la temperature, l'humidite, la lumiere ou le son.Dans le domaine de l'etude environnementale, les systemes de prise de mesures doivent souvent fonctionner de maniere autonome pendant plusieurs mois ou plusieurs annees. Les capteurs sans fil ont cependant des ressources limitees, particulierement en terme d'energie. Les communications radios etant d'un ordre de grandeur plus couteuses en energie que l'utilisation du processeur, la conception de methodes de collecte de donnees limitant la transmission de donnees est devenue l'un des principaux defis souleves par cette technologie. Ce defi peut etre aborde de maniere efficace par l'utilisation de modeles mathematiques modelisant l'evolution spatiotemporelle des mesures prises par les capteurs. En effet, si un tel modele peut etre utilise a la place des mesures, d'importants gains en communications peuvent etre obtenus en utilisant les parametres du modele comme substitut des mesures. Cependant, dans la majorite des cas, peu ou aucune information sur la nature des mesures prises par les capteurs ne sont disponibles, et donc aucun modele ne peut etre a priori defini. Dans ces cas, les techniques issues du domaine de l'apprentissage machine sont particulierement appropriees. Ces techniques ont pour but de creer ces modeles de facon autonome, en anticipant les mesures a venir sur la base des mesures passees. Dans cette these, deux contributions sont principalement apportees permettant l'applica-tion de techniques d'apprentissage machine dans le domaine des reseaux de capteurs sans fil. Premierement, nous proposons une approche qui combine la prediction de serie temporelle avec la selection de modeles afin de reduire la communication. La logique de cette approche, appelee selection de modele adaptive, est de permettre aux unites sensorielles de determiner de maniere autonome un modele de prediction qui anticipe correctement leurs mesures, tout en reduisant l'utilisation de leur radio.Deuxiemement, nous avons concu une methode permettant de modeliser de facon distribuee les mesures collectees, qui se base sur l'analyse en composantes principales (ACP). La methode permet de transformer les mesures le long d'un arbre de routage, de facon a ce que (i) la majeure partie des variations dans les mesures des capteurs soient conservees, et (ii) la charge reseau soit reduite et mieux distribuee, ce qui permet d'augmenter egalement la duree de vie du reseau. L'approche proposee permet de veritablement distribuer l'ACP, et peut etre utilisee pour des applications impliquant la collecte de donnees, mais egalement pour la detection ou la classification d'evenements.