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| Titre : |
Clustering dans Internet des Véhicules |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Laid,Khalil, Auteur ; Djamila Mechta, Directeur de thèse |
| Editeur : |
Setif:UFA |
| Année de publication : |
2019 |
| Importance : |
1 vol (64 f .) |
| Format : |
29 cm |
| Langues : |
Français (fre) |
| Catégories : |
Thèses & Mémoires:Informatique
|
| Mots-clés : |
IoT
VANET
IoV
clustering
Algorithme multi-saut
Graphe connexe |
| Index. décimale : |
004 Informatique |
| Résumé : |
Dans nos jour, les chercheurs ont accordé beaucoup d’attention à l’Internet du
véhicule en raison de l’évolution continue du réseau automobile, qui a conduit boucoup
des difficultés telles que la scalabilité, la sécurité, la mobilité, topologie dynamique et
le grand nombre de véhicules qui augmente le nombre des messages Échangés.
Pour cette raison, de nombreux mécanismes de contrôle ont été proposés par les chercheurs,
parmi les mécanismes les plus importants est le clustering.
À cet égard, nous avons proposé deux contributions centralisées de clustering multisauts
en milieu urbain sous contraints de : RSU(Road Side Unit) sont présents sur
toutes les routes, les positions des RSUs sont connus par les véhicules via le GPS.
La première contribution dépend des voisins multi-saut pour la formation du clusetr,
permet de sélectionner un seul CH (Cluster Head) à chaque région de l’RSU, avec une
liste de SCHs (Second Cluster Head) éligibles pour être CH en cas de la panne du CH.
La deuxième contribution permet de sélectionner plusieurs CHs dans la région de l’RSU,
et un seul SCH parmi les voisins directs du CH initial avec la valeur d’occurrence maximale.
Cette contribution dépend du concept de direction et des graphes connexes pour
obtenir des clusters bien connecter.
Ces contributions améliorent la stabilité des clusters, réduisent le délai de transmission
et le taux de réception des messages.
Nous évaluons ces contributions dans les simulateurs de réseau OMNet et NS2, le simulateur
de mobilité SUMO et le framework des veines. |
| Note de contenu : |
Sommaire
Introduction générale xiii
1 Généralités sur Internet des véhicules 1
Partie 1 : Internet des véhicules 2
1.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 L’architecture et la communication dans IoVs . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.1 Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.2 Communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 Les Technologies de communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.1 La norme IEEE 802.11p . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.2 Technologies d’accès sans fil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 Les Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.4.1 Les applications de sécurité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.4.2 Les applications du services d’infotainment . . . . . . . . . . . 13
1.4.3 L’efficacité de transport . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.5 Projets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.5.1 Car TALK 2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
vi
SOMMAIRE
1.5.2 Connected car Project Local Motors . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.5.3 SCOOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.5.4 NOW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.5.5 FleetNET . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.6 Les Caractéristiques et les défis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.6.1 Les caractéristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.6.2 Les défis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.7 Comparaison entre l’IoV et VANET . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
Partie 1 : Le Clustering dans l’IOV 19
1.8 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.9 Les types de clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.9.1 Clustering basé sur les prédectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.9.2 Clustering basé sur les voisins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.9.3 Clustering basé sur la mobilitée . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.9.4 Clustering basé sur le poid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.10 Travaux connexes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.10.1 CBSC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.10.2 MCA-V2I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.10.3 VMaSC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.10.4 HCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.10.5 NSCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.10.6 NMBC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
1.10.7 N-Hops . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
vii
SOMMAIRE
1.10.8 DMCNF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
1.10.9 DHCV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.10.10NSCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.11 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2 Contributions 29
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2 Premier propositon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2.1 Les notations utilisées dans cette étude . . . . . . . . . . . . . . 30
2.2.2 Les types des messages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.2.3 La structure des messages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.2.4 Schéma Explicatif de formation de cluster . . . . . . . . . . . . 32
2.2.5 Les étapes de formation de cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.2.6 Les états principaux de formation des clusters . . . . . . . . . . 38
2.2.7 Analyse théorique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.2.8 Métriques d’évaluation des performances . . . . . . . . . . . . . 42
2.2.9 Implémentation et résultats obtenus . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.3 Deuxieme proposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.3.1 Analyse théorique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.3.2 Implémentation et résultats obtenus . . . . . . . . . . . . . . . . 51
2.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3 Annexe 56
3.1 Installation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.1.1 Versions compatibles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
viii
SOMMAIRE
3.1.2 Installation des outiles sous Ubntu 16.04 . . . . . . . . . . . . . 56
3.2 implementation de l’algorithme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.2.1 message . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.2.2 application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
Bibliographie 64 |
| Côte titre : |
MAI/0314 |
| En ligne : |
https://drive.google.com/file/d/179z9mnHm89zZZVa4qVlnNAMvBzF3KuTt/view?usp=shari [...] |
| Format de la ressource électronique : |
pdf |
Clustering dans Internet des Véhicules [texte imprimé] / Laid,Khalil, Auteur ; Djamila Mechta, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (64 f .) ; 29 cm. Langues : Français ( fre)
| Catégories : |
Thèses & Mémoires:Informatique
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| Mots-clés : |
IoT
VANET
IoV
clustering
Algorithme multi-saut
Graphe connexe |
| Index. décimale : |
004 Informatique |
| Résumé : |
Dans nos jour, les chercheurs ont accordé beaucoup d’attention à l’Internet du
véhicule en raison de l’évolution continue du réseau automobile, qui a conduit boucoup
des difficultés telles que la scalabilité, la sécurité, la mobilité, topologie dynamique et
le grand nombre de véhicules qui augmente le nombre des messages Échangés.
Pour cette raison, de nombreux mécanismes de contrôle ont été proposés par les chercheurs,
parmi les mécanismes les plus importants est le clustering.
À cet égard, nous avons proposé deux contributions centralisées de clustering multisauts
en milieu urbain sous contraints de : RSU(Road Side Unit) sont présents sur
toutes les routes, les positions des RSUs sont connus par les véhicules via le GPS.
La première contribution dépend des voisins multi-saut pour la formation du clusetr,
permet de sélectionner un seul CH (Cluster Head) à chaque région de l’RSU, avec une
liste de SCHs (Second Cluster Head) éligibles pour être CH en cas de la panne du CH.
La deuxième contribution permet de sélectionner plusieurs CHs dans la région de l’RSU,
et un seul SCH parmi les voisins directs du CH initial avec la valeur d’occurrence maximale.
Cette contribution dépend du concept de direction et des graphes connexes pour
obtenir des clusters bien connecter.
Ces contributions améliorent la stabilité des clusters, réduisent le délai de transmission
et le taux de réception des messages.
Nous évaluons ces contributions dans les simulateurs de réseau OMNet et NS2, le simulateur
de mobilité SUMO et le framework des veines. |
| Note de contenu : |
Sommaire
Introduction générale xiii
1 Généralités sur Internet des véhicules 1
Partie 1 : Internet des véhicules 2
1.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 L’architecture et la communication dans IoVs . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.1 Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.2 Communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 Les Technologies de communication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.1 La norme IEEE 802.11p . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3.2 Technologies d’accès sans fil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 Les Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.4.1 Les applications de sécurité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.4.2 Les applications du services d’infotainment . . . . . . . . . . . 13
1.4.3 L’efficacité de transport . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.5 Projets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.5.1 Car TALK 2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
vi
SOMMAIRE
1.5.2 Connected car Project Local Motors . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.5.3 SCOOP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.5.4 NOW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.5.5 FleetNET . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.6 Les Caractéristiques et les défis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.6.1 Les caractéristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.6.2 Les défis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.7 Comparaison entre l’IoV et VANET . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
Partie 1 : Le Clustering dans l’IOV 19
1.8 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.9 Les types de clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.9.1 Clustering basé sur les prédectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.9.2 Clustering basé sur les voisins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.9.3 Clustering basé sur la mobilitée . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.9.4 Clustering basé sur le poid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.10 Travaux connexes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.10.1 CBSC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.10.2 MCA-V2I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.10.3 VMaSC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.10.4 HCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.10.5 NSCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.10.6 NMBC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
1.10.7 N-Hops . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
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SOMMAIRE
1.10.8 DMCNF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
1.10.9 DHCV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.10.10NSCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.11 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2 Contributions 29
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2 Premier propositon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2.1 Les notations utilisées dans cette étude . . . . . . . . . . . . . . 30
2.2.2 Les types des messages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.2.3 La structure des messages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.2.4 Schéma Explicatif de formation de cluster . . . . . . . . . . . . 32
2.2.5 Les étapes de formation de cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.2.6 Les états principaux de formation des clusters . . . . . . . . . . 38
2.2.7 Analyse théorique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.2.8 Métriques d’évaluation des performances . . . . . . . . . . . . . 42
2.2.9 Implémentation et résultats obtenus . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.3 Deuxieme proposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.3.1 Analyse théorique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.3.2 Implémentation et résultats obtenus . . . . . . . . . . . . . . . . 51
2.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3 Annexe 56
3.1 Installation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.1.1 Versions compatibles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
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SOMMAIRE
3.1.2 Installation des outiles sous Ubntu 16.04 . . . . . . . . . . . . . 56
3.2 implementation de l’algorithme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.2.1 message . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.2.2 application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
Bibliographie 64 |
| Côte titre : |
MAI/0314 |
| En ligne : |
https://drive.google.com/file/d/179z9mnHm89zZZVa4qVlnNAMvBzF3KuTt/view?usp=shari [...] |
| Format de la ressource électronique : |
pdf |
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