Clustering auto-adaptatif et équitable dans les réseaux véhiculaires hybrides
Auteur / Autrice : | Julian Pedro Garbiso |
Direction : | Marceau Coupechoux, Ada Diaconescu |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique et réseaux |
Date : | Soutenance le 30/11/2017 |
Etablissement(s) : | Paris, ENST |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....) |
Jury : | Président / Présidente : Samir Tohmé |
Examinateurs / Examinatrices : Bertrand Leroy | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Christian Becker, Ken Chen |
Résumé
Dans le cadre du développement des innovations dans les Systèmes de Transport Intelligents, les véhicules connectés devront être capables de télécharger des informations basées sur la position sur et depuis des serveurs distants. Ces véhicules seront équipés avec des différentes technologies d’accès radio, telles que les réseaux cellulaires ou les réseaux véhicule-à-véhicule (V2V) comme IEEE 802.11p. Les réseaux cellulaires, avec une couverture presque omniprésente, fournissent un accès à internet avec garanties de qualité de service. Cependant, l’accès à ces réseaux est payant. Dans cette thèse, un algorithme de clustering multi-saut est proposé avec pour objectif de réduire le coût d’accès au réseau cellulaire en agrégeant des données sur le réseau V2V. Pour faire ceci, le leader du cluster (CH, de l’anglais Cluster Head) est utilisé comme passerelle unique vers le réseau cellulaire. Pour le test d’une application d’exemple pour télécharger du Floating Car Data agrégé, les résultats des simulations montrent que cette approche réduit l’utilisation du réseau cellulaire de plus de 80%, en s’attaquant à la redondance typique des données basées sur la position dans les réseaux véhiculaires. Il y a une contribution en trois parties : Premièrement, une approche pour déléguer la sélection du CH à la station de base du réseau cellulaire afin de maximiser la taille des clusters, et par conséquent le taux de compression. Deuxièmement, un algorithme auto-adaptatif qui change dynamiquement le nombre maximum de sauts afin de maintenir un équilibre entre la réduction des coûts d’accès au réseau cellulaire et le taux de perte de paquets dans le réseau V2V. Finalement, l’incorporation d’une théorie de la justice distributive, afin d’améliorer l’équité sur la durée concernant la distribution des coûts auxquels les CH doivent faire face, améliorant ainsi l’acceptabilité sociale de la proposition. Les algorithmes proposés ont été testés via simulation, et les résultats montrent une réduction significative dans l’utilisation du réseau cellulaire, une adaptation réussie du nombre de sauts aux changements de la densité du trafic véhiculaire, et une amélioration dans les métriques d’équité, sans affecter la performance des réseaux.