Algoritmos com predição para agrupamento em vanets

Abstract

As VANETs (Vehicular Ad hoc Networks) são redes auto-organizáveis, formadas por um conjunto de veículos e elementos de infraestrutura rodoviária que são conectados uns com os outros sem a necessidade de uma infraestrutura subjacente. Estas redes objetivam proporcionar conforto e segurança aos passageiros, através de aplicações de entretenimento, informações sobre acidentes na pista e condição da rodovia. A disseminação e o tempo em que as mensagens trafegam nestas redes desempenham um papel essencial às aplicações que precisam atuar, rapidamente nos veículos, a favor da prevenção de acidentes e segurança dos passageiros. Por isso, as VANETs requerem métodos eficientes e confiáveis para a comunicação de dados. Um método utilizado para suprir os desafios das VANETs é particionar a rede em grupos lógicos chamados agrupamentos. Agrupamentos de veículos demonstram-se eficazes no controle da topologia da rede, pois possibilitam aumentar a capacidade, reduzem a sobrecarga de roteamento e tornam-a escalável na presença de elevada mobilidade dos veículos. Assim, diferentes sistemas de gerenciamento de agrupamentos são propostos para a formação e a manutenção de agrupamentos quando estes trafegam por rodovias e vias urbanas. Nas vias urbanas, em particular, a manutenção dos agrupamentos torna-se desafiadora devido aos inúmeros elementos que constantemente alteram a mobilidade dos veículos, como os controladores semafóricos e as intersecções. Nas regiões próximas a estes elementos, os agrupamentos estão sujeitos a quebras de enlace de comunicação e aumento na colisão de pacotes, causadas pelas ações dos semáforos, aumentos na densidade e dispersão dos veículos. Entretanto, as abordagens de agrupamentos normalmente não consideram os aspectos da mobilidade e os impactos destas regiões na manutenção dos agrupamentos. Nesta dissertação, propõe-se mecanismos que inseridos a um sistema de gerenciamento de agrupamentos em redes veiculares permitem a travessia estável de agrupamentos por regiões semafóricas e interseccionais em vias urbanas. Estes mecanismos acrescentam melhorias no desempenho do sistema de gerenciamento de agrupamentos, permitindo que ações preventivas sejam realizadas nos agrupamentos afim de minimizar os impactos causados pelo aumento na densidade e dispersão de veículos, nas regiões urbanas avaliadas. Os resultados dos experimentos comprovam que os mecanismos preditivos atingem seus objetivos e contribuem para que aplicações em VANETs usufruam desta maior estabilidade. <br>

The VANETs (Vehicular Ad hoc Networks) are self-organizing networks formed by a group of vehicles and elements of roadside infrastructure that are connected with each other without the need for underlying infrastructure. These networks aim to provide comfort and safety to passengers through entertainment applications, information about accidents road and condition of the road. The availability and the time that messages travel over these networks have an essential role for applications that need to act quickly in vehicles, in favor of preventing accidents and passenger safety. Therefore, VANETs require efficient and reliable methods for data communication. A method used to support the challenges of VANETs is partitioned the network into logical groups called clusters. Clusters of vehicles demonstrate to be effective in controlling the topology of the network, as they allow to increase the capacity, reduce the routing overhead and make it scalable in the presence of high mobility vehicles. Thus, different management systems clusters are proposed for the formation and maintenance of clusters when they travel over highways and urban roads. On urban roads, in particular, maintaining the clusters is a challeng due to the numerous elements that constantly alter the mobility of vehicles, such as semaphores and intersections. In regions close to these elements, the clusters are subject to breaks communication link and increase the packet loss caused by the actions of semaphores, increases in the density and dispersion of vehicles. However, these approaches typically do not consider clustering aspects of mobility and impact of these regions in the maintenance of clusters. This dissertation proposes mechanisms that aggregated in a management system of cluster allow a stable crossing of clusters by regions with semaphores and intersections. These mechanisms improve the performance in the management system of cluster, allowing preventive actions that are carried in clusters in order to minimize the impacts caused by the increase in the density and dispersion of vehicles in urban regions evaluated. The experimental results demonstrated that the predictive mechanisms achieve their goals and contribute to applications in VANETs take advantage of this increased stability.