Resumen:
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[ES] Este trabajo se centra en los mecanismos de enrutamiento utilizados en las redes tipo VANET. Se han estudiado exhaustivamente los protocolos más relevantes, implementándose un protocolo geográfico, que ha sido evaluado ...[+]
[ES] Este trabajo se centra en los mecanismos de enrutamiento utilizados en las redes tipo VANET. Se han estudiado exhaustivamente los protocolos más relevantes, implementándose un protocolo geográfico, que ha sido evaluado posteriormente mediante simulación utilizando el simulador ns3.
La peculiaridad del protocolo propuesto reside en su toma de decisiones mediante mecanismos tipo machine learning. Se ha utilizado por un lado un sistema experto basado en reglas, mientras que por el otro la toma de decisión vendrá dada por una red neuronal previamente entrenada. En cualquier caso, la información inicial que usarán ambos mecanismos estará basada en las coordenadas cartesianas de los nodos, así como parámetros relativos a la calidad de la señal.
Los resultados obtenidos muestran que el mecanismo de enrutamiento propuesto basado en redes neuronales presenta unas prestaciones similares a otras propuestas relevantes actuales pero ofreciendo más posibilidades, principalmente en cuanto a poder contemplar un gran número de parámetros en la toma de decisiones de enrutamiento, que permitirán mejorar las prestaciones y fiabilidad, y que además ampliarán el abanico de posibles aplicaciones.
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[EN] In a world more and more connected, vehicular network concept gains importance progressively. VANET networks need to use physical infrastructures as well as mechanisms to ensure that the information from the apps ...[+]
[EN] In a world more and more connected, vehicular network concept gains importance progressively. VANET networks need to use physical infrastructures as well as mechanisms to ensure that the information from the apps running on top of this networks can be delivered under a correct delivery ratio and delay.
This document focuses on the routing mechanism used in them. Distinct state of the art protocols will be presented, and another will be implemented for its evaluation inside ns3 simulator.
The peculiarity of the protocol under study resides in its different decision making process using machine learning mechanisms. On the one hand, an expert system based on rules is proposed. On the other hand a neural network, previously trained, will be deciding. In any case, initial information used by both of them will be based on the cartesian coordinates of the nodes and signal quality parameters.
Network simulator ns3 is used to perform the evaluation of the protocols inside scenarios that represent as closely as possible the real environments. Seeing the results, the proposed protocol is adequate for its real implementation. Also, it has some interesting capabilities for environments that require to focus on a higher number of facts in order to take the decision.
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