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Previsão de Localização em Redes Ad Hoc Veiculares

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Previous issue date: 2015-09-21 / Localization systems play a major role in many applications for Vehicular Ad Hoc Networks (VANets). Although Data Fusion techniques can provide reliable localization information for most of the application requirements in VANets, enhancements on the localization systems are required and desirable. Unique characteristics of VANets such as mobility constraints, driver behavior, and high speed displacement nature of vehicles cause rapid and constant changes in network topology, leading to dissemination of outdated localization information. In this thesis, we identify that to circumvent the problem of dissemination of outdated localization information in VANets, an alternative is the use of predicted future locations of vehicles. The main idea of this approach is to use the localization prediction as an extension of a Data Fusion localization system. In such an approach, a future position of a vehicle is predicted for a given future time step and used in order to take advantage of a future time-space window of a vectorial trajectory rather than a static localization point. Thus, in this thesis we further discuss this subject by studying and analyzing the use of localization prediction as natural way to improve VANets applications. Using vehicles predicted locations as a metric for data communication in VANets, we propose a solution for the problem of dissemination of outdated localization informa-tion called LPRV (Localization Prediction-based Routing for VANets). In our proposed algorithm, packet forwarding is performed by nodes with predicted future localization closer to the delivery destination, without the need for exchanging additional control message. The proposed algorithm also explores the knowledge of a digital map to limit the scope of message exchanges in the shortest path for vehicles between source and destination. / Sistemas de localização desempenham um papel importante em muitas aplicações para Redes Ad Hoc Veiculares {VANets). Embora técnicas de fusão de dados podem prover informações de localização confiáveis para atender a maioria dos requisitos de aplicações em VANets, aperfeiçoamentos nos sistemas de localização são necessários e desejáveis. Características únicas de VANets tais como restrições de mobilidade, o comportamento do condutor e a natureza de alta velocidade de deslocamento dos veículos podem causar rápidas e constantes mudanças na topologia da rede, levando à disseminação de infor-mações de localização desatualizadas. Nesta tese, nós identificamos que para solucionar o problema de disseminação de informações de localização desatualizadas em VANets, uma alternativa é o uso de previsão de localização futura de veículos. A principal ideia desta abordagem é utilizar a previsão de localização como uma extensão para o sistema de Fusão de Dados de localização. Em tal abordagem, uma posição futura de um automóvel é predita para um determinado fragmento de tempo futuro e utilizada para tornar vantagem de uma janela de espaço-tempo de uma trajetória ‘tctorial em vez de um ponto de localização estático. Portanto, nesta tese discutimos em detalhes esse assunto, estudando e analisando o uso da previsão de localização como urna forma natural para aprimorar aplicações e serviços em VANets. Utilizando localização predita como uma métrica para comunicação de dados em VANets, nós propomos uma solução para o problema de divulgação de informações localização desatualizado chamada LPRV (Localization Prediction-based Routing for VANets). Em nosso algoritmo proposto, o encaminhamento de pacotes. é realizado por nós com localizações preditas mais próximas do destino de entrega, sem a necessidade de troca de mensagens de controle adicional. O algoritmo proposto também explora o conhecimento de UM mapa digital para limitar o escopo de trocas de mensagens no caminho mais curto para veículos entre a origem e destino.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/5249
Date21 September 2015
CreatorsBalico, Leandro Nelinho
ContributorsOliveira, Horacio Antonio Braga Fernandes de
PublisherUniversidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Informática, UFAM, Brasil, Instituto de Computação
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-312656415484870643, 600, 500, 1052477850274827528

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