Résumé:
Avec le développement de l’électronique, de la communication sans fil, le souci d’ob
server et éventuellement de contrôler certains phénomènes physiques (température, la pression,la luminosité) est devenu possible et plus que facile grâce à la naissance d’une nouvelle technologie du nom de WSN.
Cette technologie n’a cessée de croitre depuis son apparition grâce à ses
différents domaines d’applications.
Elle consiste à un ensemble de microcapteurs, capable de communiquer entre eux, déployés dans une zone d’intérêt.
Ces microcapteurs perçoivent leur environnement et récoltent des données, et les transmette à un point de récolte appelé Sink.
Le Sink à son tour transmet ces données à un centre pour des fins d’exploitation.
Cette technologie est utiliser dans différents domaines comme le domaine militaire, médical, d’agriculture, de surveillance, etc.
Avec leurs perspectives d’utilisation facile et attrayante, les RCSFs ne sont pas parfaits.
Ils sont soumis à plusieurs contraintes qui peuvent entraver leur bon fonctionnements comme les ressources matérielles limitées , une bande passante faible, des capacités de capture et de communication réduites, les conditions d’environnement et de déploiement sévères.
Ces limites sont la cause de différent problèmes dans cette technologie comme l’absence de données dans l’ensemble des données collectées.
Dans certaines application prendre des décisions directement avec des telles données peut conduire a des erreurs.
De ce fait, les données récoltées par les RCSFs doivent subir différents types d’analyses avant leurs exploitations.
Pour remédier à ce problème, le travail suivant porte sur l’estimation des données man
quantes présentent dans les données collectées par les RCSFs. Pour se faire, après analyse des différentes méthodes d’estimations existantes, nous allons énumérer les problèmes auxquels ces méthodes sont confrontées avec l’objectif de construire une méthode d’estimation plus efficace répondant aux critères des RCSFs.
Nous évaluerons aussi les performances de la méthode en
faisant une étude comparative entre elle et certaines méthodes d’estimations existante sur un jeu de données des RCSFs, en générant des données manquantes suivant les différents modèle de pertes des RCSFs.
