Application de l’Approche Clustering dans le Contexte de l’IoV / Senouci,Oussama  

Public ISBD Titre : Application de l’Approche Clustering dans le Contexte de l’IoV Type de document : texte imprimé Auteurs : Senouci,Oussama, Auteur ; Aliouat ,Zibouda, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Importance : 1 vol (51 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : VANET Internet des Véhicules Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Résumé: Cette thèse de doctorat porte principalement sur le problème de l'optimisation de la charge et de l'amélioration de la stabilité du réseau dans un environnement Internet des Véhicules (IoV). Dans ce contexte, nous sommes intéressés par l’approche de regroupement pour répondre aux exigences d’un tel environnement. Par conséquent, l'objectif général de ces travaux de recherche est de concevoir, modéliser et simuler de nouveaux algorithmes de regroupement pour le réseau IoV. À cet égard, nous commençons par analyser, à travers une revue critique de la littérature, un certain nombre d’algorithmes de regroupement dans des VANET, afin de détecter certains problèmes encore en suspens ou dont les solutions proposées doivent encore être améliorées. Ensuite, nous proposons trois nouveaux algorithmes de regroupement pour les réseaux IoV, qui permettent d’améliorer leurs performances, tout en garantissant un haut niveau de service requis par la fonction réalisée par ces réseaux. Les algorithmes proposés ont pour objectif de réduire de manière significative les frais généraux du réseau, de réduire la latence du réseau et d’augmenter le rapport de transmission entre un grand nombre de véhicules connectés se déplaçant à grande vitesse. L'étude analytique et la simulation d'évaluation des algorithmes proposés, réalisées à l'aide d'une combinaison du simulateur de réseau NS2 et du générateur de mobilité VanetMobiSim, ont donné des résultats convaincants, supérieurs à Note de contenu : Sommaire Table of contents viii List of gures x List of tables xi List of algorithms xii Abbreviations xiii Introduction 1 Background 9 1 Internet of Vehicles: An overview 9 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 IoVs' denitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3 IoVs' network architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4 IoVs' applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.4.1 Safety-oriented applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.4.2 User-oriented applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.5 IoV's features, challenges and requirements . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.6 Wireless Access Technologies (WATs) for IoVs . . . . . . . . . . . . . . 18 1.6.1 Wireless LAN (WLAN) technology . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.6.2 WiMAX technology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.6.3 Cellular wireless technology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.6.4 Satellite technology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.7 Simulations and mobility models for IoVs . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2 State of the art: Clustering in VANETs 23 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.2 Clustering in VANETs: An overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.1 Brief historical . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2.2 Clustering concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2.3 Clustering procedural ow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2.4 Performance metrics for clustering algorithms . . . . . . . . . . 31 2.3 Related work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4 Taxonomy of clustering algorithms in VANETs . . . . . . . . . . . . . . 34 2.4.1 Heuristic clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.4.2 MANETs clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.4.3 Position based clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.4.4 Mobility based clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . . 42 2.4.5 Weight based clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.4.6 Destination based clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . 45 2.4.7 Neighborhood based clustering algorithms . . . . . . . . . . . . 48 2.4.8 General comparison of clustering algorithms in VANETs . . . . 51 2.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 Contributions 54 3 A New Heuristic Clustering Algorithm Based on RSU for IoV 54 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.2 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3.2.1 Network model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3.2.2 Denitions and notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.3 Proposed approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.3.1 Cluster formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.3.2 Cluster maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.3.3 Theoretical analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.4 Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.4.1 Experimental analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.4.2 Comparison metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 4 MCA-V2I: A Multi-hop Clustering Approach over Vehicle-to-Internet communication for improving VANETs performances 87 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 4.1.1 VANET toward IoV: An overview . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 4.1.2 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 4.1.3 Contribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 4.2 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 4.2.1 Network model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 4.2.2 System description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 4.3 Proposed approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 4.3.1 Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 4.3.2 Neighborhood discovery . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 4.3.3 Master CH selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 4.3.4 Announcement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.3.5 Aliation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.3.6 Maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 4.3.7 Theoretical analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 4.4 Performance evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 4.4.1 Cluster Head Lifetime (CHL) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 4.4.2 Cluster Member Lifetime (CML) . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 4.4.3 Cluster Head Change Number (CHCN) . . . . . . . . . . . . . . 113 4.4.4 Cluster Number (CN) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 4.4.5 Clustering Overhead (CO) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 4.4.6 Message Delivery Latency (MDL) . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 4.4.7 Message Delivery Ratio (MDR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 4.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 5 An Ecient Weight-Based Clustering Algorithm using Mobility Re- port for IoV 118 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 5.2 Proposed approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 5.2.1 Network model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 5.2.2 Cluster initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 5.2.3 Cluster maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 5.2.4 Theoretical analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 5.3 Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 5.3.1 CH lifetime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 5.3.2 CM lifetime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 5.3.3 Clusters number . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 5.3.4 Clustering overhead . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 5.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 Conclusion and future work 133 List of included publications 136 Bibliography 138 Côte titre : DI/0042 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1MdIb-j-7e4pJRb6GrIJjBkU5RsfxEQjr/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Application de l’Approche Clustering dans le Contexte de l’IoV [texte imprimé] / Senouci,Oussama, Auteur ; Aliouat ,Zibouda, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (51 f .) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : VANET Internet des Véhicules Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Résumé: Cette thèse de doctorat porte principalement sur le problème de l'optimisation de la charge et de l'amélioration de la stabilité du réseau dans un environnement Internet des Véhicules (IoV). Dans ce contexte, nous sommes intéressés par l’approche de regroupement pour répondre aux exigences d’un tel environnement. Par conséquent, l'objectif général de ces travaux de recherche est de concevoir, modéliser et simuler de nouveaux algorithmes de regroupement pour le réseau IoV. À cet égard, nous commençons par analyser, à travers une revue critique de la littérature, un certain nombre d’algorithmes de regroupement dans des VANET, afin de détecter certains problèmes encore en suspens ou dont les solutions proposées doivent encore être améliorées. Ensuite, nous proposons trois nouveaux algorithmes de regroupement pour les réseaux IoV, qui permettent d’améliorer leurs performances, tout en garantissant un haut niveau de service requis par la fonction réalisée par ces réseaux. Les algorithmes proposés ont pour objectif de réduire de manière significative les frais généraux du réseau, de réduire la latence du réseau et d’augmenter le rapport de transmission entre un grand nombre de véhicules connectés se déplaçant à grande vitesse. L'étude analytique et la simulation d'évaluation des algorithmes proposés, réalisées à l'aide d'une combinaison du simulateur de réseau NS2 et du générateur de mobilité VanetMobiSim, ont donné des résultats convaincants, supérieurs à Note de contenu : Sommaire Table of contents viii List of gures x List of tables xi List of algorithms xii Abbreviations xiii Introduction 1 Background 9 1 Internet of Vehicles: An overview 9 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 IoVs' denitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3 IoVs' network architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4 IoVs' applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.4.1 Safety-oriented applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.4.2 User-oriented applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.5 IoV's features, challenges and requirements . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.6 Wireless Access Technologies (WATs) for IoVs . . . . . . . . . . . . . . 18 1.6.1 Wireless LAN (WLAN) technology . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.6.2 WiMAX technology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.6.3 Cellular wireless technology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.6.4 Satellite technology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.7 Simulations and mobility models for IoVs . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2 State of the art: Clustering in VANETs 23 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.2 Clustering in VANETs: An overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.1 Brief historical . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2.2 Clustering concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2.3 Clustering procedural ow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2.4 Performance metrics for clustering algorithms . . . . . . . . . . 31 2.3 Related work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.4 Taxonomy of clustering algorithms in VANETs . . . . . . . . . . . . . . 34 2.4.1 Heuristic clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.4.2 MANETs clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.4.3 Position based clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.4.4 Mobility based clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . . 42 2.4.5 Weight based clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.4.6 Destination based clustering algorithms . . . . . . . . . . . . . . 45 2.4.7 Neighborhood based clustering algorithms . . . . . . . . . . . . 48 2.4.8 General comparison of clustering algorithms in VANETs . . . . 51 2.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 Contributions 54 3 A New Heuristic Clustering Algorithm Based on RSU for IoV 54 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.2 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3.2.1 Network model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3.2.2 Denitions and notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.3 Proposed approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.3.1 Cluster formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.3.2 Cluster maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.3.3 Theoretical analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.4 Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.4.1 Experimental analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.4.2 Comparison metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 4 MCA-V2I: A Multi-hop Clustering Approach over Vehicle-to-Internet communication for improving VANETs performances 87 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 4.1.1 VANET toward IoV: An overview . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 4.1.2 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 4.1.3 Contribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 4.2 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 4.2.1 Network model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 4.2.2 System description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 4.3 Proposed approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 4.3.1 Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 4.3.2 Neighborhood discovery . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 4.3.3 Master CH selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 4.3.4 Announcement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.3.5 Aliation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.3.6 Maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 4.3.7 Theoretical analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 4.4 Performance evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 4.4.1 Cluster Head Lifetime (CHL) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 4.4.2 Cluster Member Lifetime (CML) . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 4.4.3 Cluster Head Change Number (CHCN) . . . . . . . . . . . . . . 113 4.4.4 Cluster Number (CN) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 4.4.5 Clustering Overhead (CO) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 4.4.6 Message Delivery Latency (MDL) . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 4.4.7 Message Delivery Ratio (MDR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 4.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 5 An Ecient Weight-Based Clustering Algorithm using Mobility Re- port for IoV 118 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 5.2 Proposed approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 5.2.1 Network model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 5.2.2 Cluster initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 5.2.3 Cluster maintenance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 5.2.4 Theoretical analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 5.3 Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 5.3.1 CH lifetime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 5.3.2 CM lifetime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 5.3.3 Clusters number . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 5.3.4 Clustering overhead . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 5.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 Conclusion and future work 133 List of included publications 136 Bibliography 138 Côte titre : DI/0042 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1MdIb-j-7e4pJRb6GrIJjBkU5RsfxEQjr/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

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