Etude comparative entre les techniques de clustering dans un réseau VANET

Abstract

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.