| Journal: | Computación y sistemas |
| Database: | |
| System number: | 000560553 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Authors: | Gallego Tercero, Luis R.1 Menchaca Mendez, Rolando1 Rivero Angeles, Mario E.1 |
| Institutions: | 1Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México |
| Year: | 2020 |
| Season: | Oct-Dic |
| Volumen: | 24 |
| Number: | 4 |
| Pages: | 1539-1559 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Spanish abstract | El enrutamiento de tráfico con ámbito espacio-temporal para redes vehiculares episódicamente conectadas es un patrón de comunicación en el cual los nodos destino son un conjunto de vehículos que transitan en una región destino durante un intervalo de tiempo predefinido. El enrutamiento de ámbito espacio-temporal es apropiado para dar soporte a aplicaciones de Smart City y de Intelligent Tranportation System (ITS), tal como seguridad en el camino, crowdsensing, entretenimiento y negocios. En este artículo se presenta Oportunistic Greedy Routing over Street-layout Graph (OGRoSG), un novedoso protocolo de comunicación de ámbito espacio-temporal para redes vehiculares episódicamente conectadas. A diferencia de propuestas existentes en la literatura, OGRoSG aprovecha la información disponible en sistemas de navegación modernos, tal como el mapa de las calles y la posición geográfica. En el enrutamiento geográfico voraz (greedy) que realiza el protocolo, la noción de cercanía está basada en el progreso sobre el grafo vial que considera la trayectoria en la que viajan los vehículos. Con este propósito, OGRoSG procesa la región destino y el grafo de calles para crear un árbol de caminos más cortos con una región destino extendida como raíz. Esta región destino extendida garantiza que está formada de un componente conectado de que incluye a todos los nodos que representan intersecciones ubicadas dentro de la región destino. Se evaluó el desempeño de OGRoSG usando simulaciones en NS-3 usando trazas de movilidad generadas en un mapa basado en la ciudad de Murcia, España. Nuestros resultados muestran que OGRoSG supera a variantes espacio-temporales de los protocolos de enrutamiento Epidemic, Spray & Wait y Binary Spray & Wait en términos de porcentaje de entrega y sobrecarga producida en la red. |
| English abstract | The spatio-temporal routing in episodically connected vehicular networks es a communication pattern where the destination nodes is a set of vehicles that transit the destination región during the specified destination región. The spatio-temporal routing is well suited to support Smart City and Intelligent Transportation Systems applications (i.e. road safety, crowdsensing, entertainment). In this paper, we present Oportunistic Greedy Routing over Street-layout Graph (OGRoSG), a novel spatio-temporal routing protocol for episodically connected vehicular networks. Unlike previous works in the literature, OGRoSG takes advantage of information available in modern navigation systems, such as the streets map and the geographic position. The protocol performs greedy geographic routing, the notion of being closer to the destination área is based on the progress towards the destination región on the streets-map graph and the direction of the vehicles. In order to achieve this, the vehicles process the destination región and the street graph to generate a shortest-paths tree with an extended destination región as root. This extended destination región guarantees that it covers the entire destination región and the paths that interconnect it. We evaluate the performance of the OGRoSG protocol using simulations in NS-3, using mobility traces generated in a map based in the city of Murcia, Spain. Our results show that OGRoSG outperforms a set of Spatio-Temporal variants of the Epidemic, Spray & Wait and Binary Spray & Wait routing protocols in terms of delivery ratio and overhead induced in the network. |
| Keyword: | Enrutamiento, VANET, DTN, Geocast espacio-temporal, Ciudad inteligente, Sistema de transporte inteligente |
| Keyword: | Routing, VANET, DTN, Time-stable Geocast, Smart city, Intelligent transportation system |
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