D’où l’intérêt d’étudier les caractéristiques et la dynamique de la connectivité radio dans les VANET. La deuxième partie du chapitre est dédiée à la modélisation de la mobilité et de la propagation radio dans les réseaux de véhicules.
Vue d'ensemble des réseaux véhiculaires
La norme 802.16e pour la technologie WiMax représente une autre option pour la communication dans les réseaux de véhicules. Depuis leur apparition, les réseaux véhiculaires constituent un domaine de recherche et de développement très attractif.
Simulation des MANET
La modélisation de la mobilité et de la propagation radio est plus complexe que celle des couches protocolaires. La différence entre les simulateurs de réseau MANET et les simulateurs de réseau VANET réside dans la modélisation de la mobilité et de la propagation.
Simulation de la mobilité dans les VANET
L’inconvénient majeur de l’approche basée sur un générateur de trafic est la complexité de configuration des simulateurs. La topologie de l'itinéraire est définie par l'utilisateur et les points origine-destination sont déterminés de manière aléatoire.
Simulation de la propagation radio dans les environnements véhiculaires
La première partie est l'affaiblissement de trajet qui prédit la puissance moyenne reçue, Pr(d), en fonction de la distance d. Comme dans [Kunisch & Pamp, 2008], la perte de routes est modélisée en milieu rural par le modèle terrestre à deux rayons.
Vue d'ensemble des simulateurs de VANET
Les données du réseau sont transférées au modèle de mobilité qui adapte ensuite le comportement des véhicules et communique les nouvelles positions au simulateur de réseau. GrooveNet [Mangharam et al., 2006] est un réseau hybride et un simulateur de mobilité qui permet la communication entre des véhicules simulés et des véhicules réels. Le modèle de mobilité utilise des topologies routières importées de la base de données TIGER/Lines.
Ce cadre comprend un module de simulation de réseau, un module de simulation de mobilité et un module de simulation de propagation d'ondes radio.
Synthèse
Pour être plus fiables, les modèles les plus réalistes définissent des modèles de mobilité basés sur des informations supplémentaires sur la topologie de la route et les habitudes des conducteurs. Les informations sur le comportement de conduite des conducteurs sont utilisées pour modéliser la propagation du trac. Un oubli commun à tous les modèles est l’incapacité de prendre en compte la variabilité spatio-temporelle des modèles de mobilité.
Le modèle de propagation proposé est également plus réaliste que les modèles de la littérature.
Le modèle MBMM
Il est constitué du maillage sur lequel se situe l'individu et des huit maillages adjacents. Profil de l'individu Modélisé par un vecteur de coefficients associés à chaque maille qui précise le poids d'attraction du maillage pour chaque profil. Il est calculé comme suit en divisant le poids d'attraction du maillage j par la somme des poids d'attraction des mailles du masque.
Les coefficients de vitesse sont déterminés à partir de ce vecteur et de la vitesse actuelle de l'individu.
Le modèle V-MBMM
C'est un vecteur qui précise le taux de mobilité de l'activité sur les périodes de la journée. Une fois le maillage sélectionné, le véhicule sera placé sur le segment de route le plus proche du maillage. La trajectoire est calculée par l'algorithme du chemin le plus court de Dijkstra sur le graphe de routage.
Un pré-calcul de la trajectoire permet au véhicule de converger rapidement vers sa destination.
Cas d'étude du modèle V-MBMM
Le caractère classique et attractif des masques est nié de la même manière que pour le CAB. Les pondérations d'attractivité sont calculées à partir : (i) de l'attractivité quart-horaire des lieux déterminée de la même manière que pour La donnée équivalente dans le cas du CAB est celle de la charge du réseau de téléphonie mobile.
La figure 2.15 présente un graphe de chemin CASQY composé de fichiers de formes.
Validation du modèle V-MBMM
Le graphique 2.16 montre la variation de la vitesse en fonction de la densité des véhicules. Ceci est démontré sur la figure 2.19 qui montre la variation de vitesse en fonction de la variation de la durée des incendies. Cela peut être observé sur la figure 2.21, qui montre la variation de la vitesse moyenne pour tous les scénarios, calculée comme suit.
Pour analyser la répartition de la population dans la zone, nous avons estimé le taux de présence de véhicules par zone.
Synthèse
L'intégration de l'aspect temporel dans le modèle de mobilité affecte également la répartition et la densité de la population sur le territoire. Dans le chapitre suivant, nous présentons le modèle de propagation du déni radio pour les réseaux de véhicules que nous avons utilisé en combinaison avec V-MBMM pour l'étude de la connectivité radio et des performances des protocoles de routage dans les VANET. Pour être valable, l’étude de la connectivité doit donc s’appuyer sur les modèles les plus réalistes de mobilité et de propagation radio.
Les résultats présentés sont obtenus en considérant le modèle de propagation radio proposé et le modèle V-MBMM pour la simulation de mobilité.
Le modèle ERCEG
La plupart des modèles empiriques modélisent l'exposant de perte de trajet par une constante dont la valeur dépend du type d'environnement et représentent l'atténuation des ombres par une variable aléatoire qui suit une certaine loi de probabilité, généralement la loi log-normale. La formule générale de l'affaiblissement de trajet du modèle ERCEG est la suivante : P L=A+ 10γlog(d . d0) +s d > d0 (3.1) Dans l'équation, A est une quantité excédentaire correspondant à l'affaiblissement de trajet en espace libre calculé sur une distance de référence. d0 selon l’équation 3.2. L'exposant d'affaiblissement de trajet est une variable aléatoire gaussienne qui dépend de la catégorie de terrain et de la hauteur de l'antenne de la station de base, hb.
La formule de l'exposant d'affaiblissement sur le trajet est donnée par l'équation 3.3, le terme entre parenthèses dans l'équation désigne la moyenne γ et σγ sa variation.
Modèle de propagation pour VANET
L'affaiblissement de trajet subi par les signaux transmis est calculé en fonction de la catégorie de terrain des zones situées entre les deux antennes des téléphones mobiles émetteurs et récepteurs. Les résultats montrent que dans les deux modèles, l'affaiblissement sur le trajet augmente avec la distance, l'impact de la distance étant plus grand dans la catégorie A suivie. Les figures 3.3 et 3.4 montrent la variation de l'affaiblissement sur le trajet en fonction de la distance et de la hauteur du antennes pour chacune des catégories de terrain.
Les résultats montrent qu’avec des antennes plus hautes, la perte de trajet diminue.
Connectivité radio dans les VANET
Les résultats de tous les travaux sont des valeurs qui caractérisent la dynamique du lien radio dans VANET. Il représente le nombre moyen, Nv, sur toute la durée de la simulation des nœuds voisins. Les valeurs renvoyées par le module sont celles de DLj (1≤j ≤M) calculées sur toute la durée de la simulation.
La durée des connexions renseigne sur la fréquence des changements de topologie du réseau.
Conclusion
La densité de nœuds est variable, en fonction de la localisation des nœuds et de la période simulée. Nous avons montré qu’en ignorant les caractéristiques de la topologie du réseau, certains protocoles connaissent de très faibles performances. L'analyse de la connectivité radio présentée dans le chapitre précédent a montré que les VANET possèdent des caractéristiques particulières qui rendent difficile, voire impossible, la détermination de chemins stables entre les sources de données et les destinations.
Ces travaux ont fait l'objet d'une publication de conférence : IEEE 73rd Vehicular Technology Conference (VTC Spring).
Routage dans les VANET
L'absence de toute infrastructure ainsi que les changements dynamiques de topologie rendent la tâche de routage dans les VANET difficile. Autrement, si la table de routage ne contient pas de route vers le récepteur, le nœud redirige le RREQ. Une fois la route trouvée, les paquets de données transmis par le nœud source passent étape par étape et chaque nœud détermine le prochain relais à partir de sa table de routage.
Les informations contenues dans les paquets TC sont utilisées par tous les nœuds pour construire des tables de routage.
Architecture générale du système
Dans le cadre des VANET, trois parties sont essentielles : la modélisation du protocole réseau, la modélisation de la mobilité des nœuds et la modélisation de la propagation radio. Une modélisation réaliste de la mobilité des nœuds et de la propagation radio consiste à trouver des modèles reproduisant au plus près l'influence des paramètres environnementaux sur le comportement des véhicules et la propagation des signaux. Un autre défaut de ns-2 est lié au manque de réalisme dans la modélisation de la mobilité des nœuds et de la propagation des signaux radio.
Il est clair que ns-2 ne peut pas être utilisé pour la simulation de la mobilité des véhicules.
Simulations et résultats
Nombre de sauts : il s'agit du nombre de nœuds relais traversés par les paquets de données avant d'atteindre leur destination. La figure 4.3 représente le nombre de paquets de contrôle transmis et retransmis dans le réseau. De ce fait, le nombre de paquets de contrôle générés par OLSR est supérieur à celui d'AODV et DSR pour une densité de 150 véhicules.
Le nombre de sauts est inférieur avec V-PROPAG en raison de la faible connectivité réseau.
Dissémination d'informations sur un service d'alerte
Taux d'acceptation : représente le nombre de nœuds du réseau qui ont reçu l'information. C'est le rapport entre le nombre de nœuds simulés et le nombre de nœuds ayant reçu l'information. Nombre de sauts : correspond au nombre moyen de nœuds relais traversés par le paquet avant sa réception par chaque véhicule.
Les tests ont été effectués avec les modèles V-PROPAG et TRG en faisant varier le nombre de nœuds entre 40 et 100.
Conclusion
Le mécanisme déterminant dans le cas des protocoles réactifs est celui de la découverte de routes. Les travaux présentés dans cette thèse portent sur la modélisation et la simulation des réseaux véhiculaires, l'étude de la connectivité radio et la performance des protocoles et mécanismes de routage dans le contexte de VANET. Nous avons montré l'impact d'une modélisation réaliste de la mobilité et de la propagation radio sur la fiabilité des résultats.
Dans l’étude des liaisons radio, nous avons montré l’impact significatif de la répartition de la population sur la topologie du réseau.
