Résumé:
Les réseaux véhiculaires (VANET : Vehicular Ad-hoc Network) sont des réseaux sans fil ad hoc
qui permettent la communication entre les véhicules et entre les véhicules et l'infrastructure
routière. Leur objectif principal est d'améliorer la sécurité routière et d'assurer l'efficacité du
transport.
Dans ce contexte, le clustering est une technique de gestion de réseau qui consiste à organiser
l'ensemble des nœuds du réseau en clusters, où chaque cluster est formé par un sous-groupe de
nœuds comprenant un chef de cluster et un ensemble de membres. Le clustering permet de
structurer, hiérarchiser et réduire le nombre de paquets transmis dans le réseau, ce qui améliore
l'efficacité de la communication, un aspect crucial dans un environnement où les ressources de
communication sont limitées.
Il existe deux classes de techniques de clustering : le clustering à 1-saut et le clustering à plusieurs
sauts (k-sauts). Le clustering à 1-saut consiste à diviser le réseau en clusters de véhicules, où les
membres d'un cluster sont en communication directe avec leur chef de cluster. En revanche, le
clustering à k-sauts consiste à diviser le réseau en clusters de véhicules, où le chef de cluster est
accessible à k-sauts.
Dans le cadre de notre travail, nous allons programmer et comparer deux techniques de clustering
dans les réseaux VANET : le SHS-HS (Single-Hop Clustering based on Highest Speed), qui est un
algorithme de clustering à 1-saut, et le 2HC-HS (2-Hop Clustering based on Highest Speed), qui
est un algorithme de clustering à 2-sauts. Notre objectif est d'évaluer les performances de ces deux
techniques et de déterminer celle qui offre les meilleurs résultats dans un environnement VANET.
