Au cours des dernières années, les communications inter-véhicule (IVC) sont devenues un domaine de recherche intensif, en particulier dans le cadre des systèmes de transport intelligents. Il suppose que la totalité ou une partie des véhicules est équipé de dispositifs radio permettant la communication entre eux. La norme IEEE 802.11p (normalisé pour la communication des véhicules) devrait être la technologie de facto pour ces communications. En utilisant son mode ad hoc, cette technologie radio permet aux véhicules d'étendre la portée de leur communication en formant un réseau multi-saut sans fil Ad - hoc, également appelé Vehicle ad hoc NETwork (VANET). Cette thèse aborde un problème fondamental des VANET : la capacité du réseau. Deux modèles théoriques simples ont été proposés dans cette thèse pour calculer cette capacité: un « packing problem » (la traduction française nous est inconnue) et un modèle Markovien. Ils offrent des formules simples et fermées sur le nombre maximum d'émetteurs simultanés, et sur la distribution de la distance entre eux. Une borne supérieure sur cette capacité a été proposée. De plus, le modèle Markovien a permis de proposer une formule analytique sur la distribution spatiale des émetteurs. Ces quantités nous permettent, entre autres, de paramétrer le mécanisme d’accès au medium du 802.11p, comme par exemple le seuil du CCA (Clear Channel Assessment), amenant à une optimisation de la capacité du réseau. Afin de valider les différentes contributions théoriques de cette thèse, les résultats des modèles analytiques ont été comparés à des simulations effectuées avec le simulateur de réseau NS-3. Les paramètres de simulations ont été estimés à partir d’expérimentations réelles. De plus, différentes distributions de trafic (trafic de véhicules) ont été considéré afin d’évaluer leur impact sur la capacité du réseau. L’une des applications de cette thèse est le dimensionnement des applications de sécurité routière vis-à-vis de la consommation des ressources réseau. Dans ce cadre, nous nous sommes intéressés aux reconstructions de cartes. Il faut comprendre ICI LA reconstitution de l’environnement d’un véhicule (perception map). Ces applications utilisent des informations provenant de capteurs locaux et distants afin d’offrir un système d’aide à la conduite (conduite autonome, alerte sur des collisions, annonce de situations accidentogènes, etc.). Ces applications nécessitent une bande passante élevée. Notre étude théorique a montré que cette bande passante ne sera sans doute pas disponible en pratique dans les réseaux IEEE 802.11p. Par conséquent, UN algorithme adaptatif de contrôle de puissance a été proposé et optimisé pour cette application particulière. Nous avons montré que notre algorithme, par le biais d'un modèle analytique et d'un grand nombre de simulations que la capacité du réseau est augmentée de manière significative. / In recent years, Inter Vehicle Communication (IVC) has become an intensive research area, as part of Intelligent Transportation Systems. It supposes that all, or a subset of the vehicles is equipped with radio devices, enabling communication between them. IEEE 802.11p (standardized for vehicular communication) shows a great deal of promise. By using ad hoc mode, this radio technology allows vehicles to extend their scopes of communication and thus forming a Multi-hop wireless Ad-hoc NETwork, also called Vehicular Ad-hoc NETwork (VANET). This thesis addresses a fundamental problem of VANET: the network capacity. Two simple theoretical models to estimate this capacity have been proposed: a packing model and a Markovian point process model. They offer simple and closed formulae on the maximum number of simultaneous transmitters, and on the distribution of the distance between them. An accurate upper bound on the maximum capacity had been derived. An analytical formula on distribution of the transmitters had been presented. This distribution allows us to optimize Clear Channel Assessment (CCA) parameters that leads to an optimization of the network capacity.In order to validate the approach of this thesis, results from the analytical models are compared to simulations performed with the network simulator NS-3. Simulation parameters was estimated from real experimentation. Impact of different traffic distributions (traffic of vehicles) on the network capacity is also studied. This thesis also focuses on extended perception map applications, which use information from local and distant sensors to offer driving assistance (autonomous driving, collision warning, etc.). Extended perception requires a high bandwidth that might not be available in practice in classical IEEE 802.11p ad hoc networks. Therefore, this thesis proposes an adaptive power control algorithm optimized for this particular application. It shows through an analytical model and a large set of simulations that the network capacity is then significantly increased.

In recent years, Inter Vehicle Communication (IVC) has become an intensive research area, as part of Intelligent Transportation Systems. It supposes that all, or a subset of the vehicles is equipped with radio devices, enabling communication between them. IEEE 802.11p (standardized for vehicular communication) shows a great deal of promise. By using ad hoc mode, this radio technology allows vehicles to extend their scopes of communication and thus forming a Multi-hop wireless Ad-hoc NETwork, also called Vehicular Ad-hoc NETwork (VANET). This thesis addresses a fundamental problem of VANET: the network capacity. Two simple theoretical models to estimate this capacity have been proposed: a packing model and a Markovian point process model. They offer simple and closed formulae on the maximum number of simultaneous transmitters, and on the distribution of the distance between them. An accurate upper bound on the maximum capacity had been derived. An analytical formula on distribution of the transmitters had been presented. This distribution allows us to optimize Clear Channel Assessment (CCA) parameters that leads to an optimization of the network capacity.In order to validate the approach of this thesis, results from the analytical models are compared to simulations performed with the network simulator NS-3. Simulation parameters was estimated from real experimentation. Impact of different traffic distributions (traffic of vehicles) on the network capacity is also studied. This thesis also focuses on extended perception map applications, which use information from local and distant sensors to offer driving assistance (autonomous driving, collision warning, etc.). Extended perception requires a high bandwidth that might not be available in practice in classical IEEE 802.11p ad hoc networks. Therefore, this thesis proposes an adaptive power control algorithm optimized for this particular application. It shows through an analytical model and a large set of simulations that the network capacity is then significantly increased.