an Efficient emergency information dissemination scheme for emerging infrastructure-based vehicular networks - LAAS-Réseaux et Communications Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

an Efficient emergency information dissemination scheme for emerging infrastructure-based vehicular networks

un schéma efficace de dissémination des informations urgentes pour les réseaux véhiculaires émergents

Résumé

The connected vehicle applications and technologies envisaged for Intelligent Transport Systems (ITS) must be able to meet various needs. In particular, they assist drivers in anticipating potential accidents and help users and operators of the transportation system make intelligent, economical, and environmentally friendly choices, thereby reducing travel delays, decreasing traffic congestion, and providing safety and entertainment services to people on the road.Vehicular Ad hoc NETwork (VANET) supports communication requirements for connected vehicle applications, combining different access technologies and network architectures. Two leading VANET technologies are currently encountered: vehicles can connect according to the Vehicle-to-Vehicle (V2V) scheme or connect to the infrastructure according to the Vehicle-to-Infrastructure (V2I) scheme.Among the set of usable communication services, we focused on those required by safety applications such as cooperative awareness (e.g., emergency vehicle warning, accident alert, etc.) because these services require effective, lossless broadcast and dissemination of alert messages with sufficient coverage.In VANETs, alert message dissemination was performed by blindly inviting vehicles to rebroadcast alert messages. However, this inefficient flooding causes massive unnecessary retransmissions and collisions, wastes bandwidth, increases broadcast delay, and ultimately reduces packet delivery rate. In response to this problem, various approaches to coordinating the dissemination of emergency messages have been proposed to mitigate the broadcast storm problem and its undesirable effects.Our thesis work is part of this context. We develop a new location-based alert message dissemination procedure for future vehicular networks, which mainly exploits V2I links to widely disseminate alert messages and continues with V2V rebroadcasts based on a relay selection technique. Three contributions are proposed.The first defines our new procedure for disseminating alert messages. This procedure is based on the definition of rebroadcast zones, where relay vehicles are selected according to their location to rebroadcast the message.The second contribution improves the previous by refining and optimizing the relay placement computation. We develop an approach based on reinforcement learning. This approach can adjust the optimal placement of the relay points/areas where vehicles can relay the message to reach vehicles driving in areas that suffer from poor/no network coverage (grey areas) and thus lead to the most optimal information coverage possible.The third contribution proposes a link quality estimation service based on Machine Learning techniques. This service aims at providing a potential vision of the future state of the network, allowing network control functions to update relay points as needed to ensure better information coverage.
Les applications et les technologies des véhicules connectés envisagées dans le cadre des Systèmes de Transport intelligent (ITS) doivent pouvoir répondre à une grande variété de besoins. En particulier, elles assistent les conducteurs pour anticiper les accidents potentiels et elles aident les utilisateurs et les opérateurs du système de transport à effectuer des choix intelligents, économiques voire écologiques, réduisant ainsi les retards de voyage, diminuant les embouteillages, et fournissant des services de sécurité et de divertissement aux personnes sur la route.Les besoins en communication nécessaires aux applications liées aux véhicules connectés sont supportés par des réseaux véhiculaires Vehicular Ad hoc NETwork (VANET), qui combinent différentes technologies d'accès et d’architectures réseau. Deux principaux types de technologies VANET sont actuellement rencontrés : les véhicules peuvent actuellement se connecter les uns aux autres selon le schéma Véhicule-à-Véhicule (V2V) ou bien se connecter à l'infrastructure selon le schéma Véhicule-à-Infrastructure (V2I).Parmi l’ensemble des services de communication utilisables, nous nous sommes focalisés sur ceux requis par les applications de sécurité telles que la sensibilisation coopérative (par exemple, avertissement de véhicule d'urgence, alerte en cas d'accident, etc.) car ces services nécessitent des besoins de diffusion et de dissémination de messages d’alerte efficaces, sans perte et avec une couverture suffisamment importante.A l’origine, dans les réseaux VANET, la dissémination des messages d'alerte était effectuée en invitant les véhicules à rediffuser à l’aveugle les messages d'alerte. Cependant, cette inondation inefficace provoque une quantité massive de retransmissions et de collisions inutiles, gaspille la bande passante, augmente le délai de diffusion et réduit au final le taux de livraison des paquets. Face à ce problème, diverses approches coordonnant la dissémination de messages d'urgence ont été proposées afin d'atténuer le problème de la tempête de diffusion et ses effets indésirables.Notre travail de thèse s’inscrit dans ce cadre. Nous développons une nouvelle procédure de dissémination des messages d’alerte basée sur la localisation pour les futurs réseaux véhiculaires, qui exploite principalement les liens V2I pour diffuser largement les messages d'alerte et qui se poursuit par des rediffusions V2V basées sur une technique de sélection de relais. Trois contributions sont développées.La première définit notre nouvelle procédure de dissémination des messages d’alerte. Cette procédure se base sur la définition de zones de diffusion. Dans chaque zone, notre algorithme se charge d’élire un véhicule relai en fonction de sa localisation, relai qui sera chargé de la rediffusion.La seconde contribution améliore la précédente en affinant le calcul du placement des relais et en le rendant plus dynamique. Nous développons une approche basée sur l’apprentissage par renforcement. Cette approche est capable d’ajuster le placement optimal des points/zones de rediffusion où les véhicules peuvent relayer le message afin d’atteindre les véhicules roulant dans des zones qui souffrent d’une mauvaise/absence de couverture réseau (zones grises) et donc conduire à une couverture d’information le plus optimale possible.La troisième contribution propose un service d’estimation de la qualité de liens basé sur des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning). Ce service vise à offrir une vision potentielle de l’état futur du réseau, ce qui permet aux fonctions de contrôle réseau de mettre à jour au besoin les points relais afin d’assurer une meilleure couverture d’information.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03923467 , version 1 (21-12-2022)
tel-03923467 , version 2 (04-01-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03923467 , version 2

Citer

Raoua Chakroun. an Efficient emergency information dissemination scheme for emerging infrastructure-based vehicular networks. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. INSA de Toulouse, 2022. English. ⟨NNT : 2022ISAT0026⟩. ⟨tel-03923467v2⟩
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