Abstract-Vehicle klustering är en avgörande nätverkshantering uppgift för fordonsnätverk för att ta itu med problemet med utsändningar storm och för att hantera den snabbt föränderliga nätverk topologi. Att utveckla algoritmer som skapar stabila kluster är en mycket utmanande procedur på grund av fordonens mycket dynamiska rörelsemönster och den täta topologin. Tidigare metoder för fordonsklustring har baserats på antingen topologi-agnostiska egenskaper, såsom fordons-ID eller parametrar som är svåra att ställa in, eller har utnyttjat mycket begränsade kunskaper om fordonsbanor. Detta dokument utvecklar ett par algoritmer, nämligen sociologisk mönsterklustring (SP C) och ruttstabilitetsklustring (RSC), det senare är en specialisering av det förra som för första gången i relevant litteratur utnyttjar fordonens "sociala beteende", dvs deras tendens att dela samma/liknande rutter. Båda metoderna utnyttjar de historiska banor av fordon som samlats in av vägbyggen som ligger i varje delnätverk i en stad och använder den nyligen införda kluster primitiva av virtuella krafter. Rörlighet, dvs. mobila mönster för varje fordon, är modellerad som semi-Markov processer. För att bedöma prestandan hos de föreslagna klusteralgoritmerna utförde vi ett detaljerat experiment genom simulering för att jämföra dess beteende med det hos högpresterande toppmoderna algoritmer, nämligen Low-Id, DDVC och MPBC-protokoll. Jämförelsen omfattade en undersökning av inverkan av en rad parametrar på protokollens prestanda, inklusive fordonshastighet och överföringsområde, samt förekomsten och styrkan av sociala mönster, för både stads- och motorvägsliknande miljöer. Alla erhållna resultat visade att de föreslagna algoritmerna är överlägsna för att skapa stabila och meningsfulla kluster.
Ett par algoritmer, nämligen sociologisk mönsterklustring (SPC) och route stability clustering (RSC) föreslås i REF, som löser problemet med utsändningar storm genom att hantera den snabbt föränderliga fordon-nätverk topologi.
Social Clustering of Vehicles Based on Semi-Markov Processes
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}