Cluster-based Data Dissemination in Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs)

Diffusion des données basée sur les clusters dans les réseaux ad-hoc véhiculaires (VANETs)

Mengying Ren (1)

1 ICD - Institut Charles Delaunay

Due to the rapid development of wireless communication technologies and the growing demand of services in Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs), efficient clustering algorithms are mandatory to solve the network scalability problem and to support more applications in VANETs. However, because of the dynamic network topology of VANETs, clustering algorithms are required to guarantee the cluster's stability. Therefore, this thesis aims to propose a framework for clustering algorithms for VANETs, to improve cluster's stability and to increase the efficiency of data transmission. In this thesis, we firstly investigate a new mobility-based scheme for dynamic clustering (MoDyC) in VANETs using the mobility-based clustering metric to construct clusters. Then, we propose our framework for clustering algorithm named UFC. Based on this framework, we evaluate the impacts of different clustering metrics and cluster merging schemes on cluster's stability. Meanwhile, a leadership-based cluster merging scheme (LCM) is presented to increase the cluster stability. To analyze the cluster stability, we propose a Markov chain model to model the clustering process and to investigate its performance. Finally, this thesis studies a scenario, aiming to disseminate vehicular emergency messages through cluster-based data dissemination scheme

En raison de l’essor rapide des technologies de communication sans fil et de la demande croissante de services dans les réseaux ad hoc véhiculaires (VANETs), le besoin d’algorithmes de clustering efficaces est nécessaire pour résoudre le problème de mise à l’échelle et le besoin croissant d'applications dans les VANETs. Cependant, à cause de la nature dynamique des VANETs, les algorithmes de clustering doivent assurer la stabilité du cluster. Pour cela, l’objectif de la thèse est de proposer un cadre générique servant à définir des algorithmes de clustering afin d'améliorer la stabilité du cluster et d'augmenter l'efficacité de la transmission de données. Dans cette thèse, nous introduisons un algorithme de clustering (MoDyC) qui se base sur la métrique de mobilité pour former des clusters. Ensuite, nous proposons un cadre générique servant à définir des algorithmes de clustering appelé UFC. Nous évaluons l’impact des métriques de clustering et des méthodes de fusion de clusters sur le critère de stabilité. Nous proposons une nouvelle méthode de fusion de cluster appelée LCM. Cette méthode basée sur la métrique Leadership permet d’augmenter la stabilité du cluster. Nous analysons les performances des algorithmes de clustering proposés. Dans le but de modéliser le processus de clustering, nous proposons un modèle basé sur les chaînes de Markov. A partir de ce modèle, nous analysons la stabilité du cluster. Cette thèse se termine par l’étude d’un scénario de diffusion de messages d'urgence en utilisant un schéma de diffusion de données en cluster avec cache de contenu

Mots clés: Wireless LANs; Vehicular ad hoc networks (Computer networks); Intelligent transportation systems; Data transmission systems

Mots clés: Réseaux locaux sans fil; Réseaux ad hoc de véhicules; Systèmes de transport intelligent; Données -- Transmission

Domaines: Réseaux et télécommunications [cs.NI]; Algorithme et structure de données [cs.DS]

Mengying Ren. Cluster-based Data Dissemination in Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs). Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université de Technologie de Troyes, 2018. English. ⟨NNT : 2018TROY0007⟩. ⟨tel-02974809⟩