Optimization of routing in vehicular networks by link break prediction link break prediction
Optimisation de routage dans les réseaux véhiculaires par la prédiction de rupture de lien
Résumé
Vehicular Ad hoc NETworks (VANET) are mobile networks involving vehicles. VANET networks are distinguished fromother types of ad hoc networks by certain specific characteristics and properties. Indeed, the topology is constantly changing due to the high speed of vehicles and according to the traffic lanes. Thus, communication (transmission channel) becomes unstable due to the presence of many obstacles, especially in urban areas (buildings, vehicles, etc.). One of the challenges in this kind of network concerns routing. In fact, vehicles or nodes cannot communicate directly with each other unless they are neighbors. In this case, when a node wants to send a message to another node, it uses relay nodes. In this thesis, the problem of routing optimization is addressed by using link failure detection. In order to detect link failure, a predictive indicator called Link Breakage Forecasting Indicator (LBFI) based on Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) decoding errors is developed. The process of detecting a link failure is based on the application of belief function theory to various parameters including OFDM decoding errors. The indicator is the nintegrated into the AODV routing protocol by replacing AODV's traditional link failure detection mechanism with LBFI. When a link failure is detected, a route search is initiated while continuing to use the current route, thus optimizin grouting. This work is evaluated using a network simulator that integrates an emulation of the IEEE802.11p physical layer with the OFDM layer. The performance assessment of the protocol shows an improvement in the packet reception rate,end-to-end delays and better route stability, particularly compared to AODV but also compared to another link break detection protocol.
Les réseaux véhiculaires appelés aussi Vehicular Ad hoc NETworks (VANET) sont des réseaux mobiles concernant des véhicules. Les réseaux VANET se distinguent des autres types de réseaux ad hoc par certaines caractéristiques et propriétés particulières. En effet, la topologie change constamment en raison de la vitesse élevée des véhicules ainsi qu'en fonction des voies de circulation. La communication (canal de transmission) devient donc instable du fait de la présence de nombreux obstacles notamment en milieu urbain (bâtiments, véhicules, etc.). L'une des problématiques dans ce type de réseau concerne le routage. En effet, les véhicules ou nœuds, ne peuvent pas communiquer directement entre eux sauf s'ils sont voisins. Dans ce cas, lorsqu'un nœud veut envoyer un message à un autre nœud, il utilise des nœuds relais. Dans cette thèse, la problématique d'optimisation du routage est abordé en utilisant une détection de rupture de lien. Afin de détecter la rupture de lien, un indicateur prédictif appelé Link Breakage Forecasting Indicateur (LBFI) basé sur les erreurs de décodage Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) est développé. Le processus de détection de rupture est fondé sur l'application de la théorie des fonctions de croyance basés sur différents paramètres dont les erreurs de décodage OFDM. L'indicateur est ensuite intégré au protocole de routage AODV en remplaçant le mécanisme de détection de rupture de lien traditionnel de AODV par LBFI. Lorsqu'une rupture de lien est détecté, une recherche de route est enclenchée tout en continuant l'utilisation de la route actuelle permettant ainsi l'optimisation du routage. Ces travaux sont évalués sur un simulateur de réseaux intégrant notamment une émulation de la couche physique IEEE802.11p intégrant la couche OFDM. L'évaluation des performances du protocole ainsi obtenu montre une amélioration du taux de réception de paquet, des délais de bout en bout et une meilleure stabilité des routes notamment par rapport à AODV mais aussi par rapport à un autre protocole de détection de rupture de lien.
Origine : Version validée par le jury (STAR)