Un schéma de collecte et de traitement à deux niveaux pour le mobile crowdsensing basé sur le brouillard dans l'Internet des véhicules

Compte tenu du développement rapide de l'Internet des véhicules (IoV) et de la technologie de communication sans fil, les systèmes de transport intelligents jouent un rôle important dans l'amélioration de la sécurité routière urbaine, la promotion de l'interaction comportementale entre les utilisateurs et les réseaux, l'amélioration de la qualité des services et le contrôle des coûts du réseau. Basé sur l'universalité et la nature en temps réel de l'IoV, les collecteurs de données peuvent coopérer avec les utilisateurs pour détecter et collecter des données pertinentes dans la portée de conduite des véhicules. Pour atteindre cet objectif, cet article propose un schéma de détection à deux niveaux axé sur l'optimisation du mécanisme de détection et du traitement des données. Dans la couche de routage, nous construisons un modèle de graphe pondéré basé sur le brouillard des véhicules, et nous proposons une nouvelle stratégie de routage pour maximiser l'utilisation de chaque véhicule. Nous considérons que les informations de détection collectées par plusieurs véhicules peuvent être répétitives, ce qui entraînerait de nombreux flux de communication inutiles dans le réseau. Par conséquent, dans la couche de traitement des données, nous considérons la consommation de ressources dans l'ensemble du brouillard, assignons différentes tâches aux véhicules de détection, et filtrons des informations similaires sur les nœuds de relais des chemins de routage pour réduire le gaspillage de ressources dans l'IoV. Enfin, nous comparons et analysons notre schéma à deux niveaux avec des approches connexes, et les résultats montrent que notre schéma a une meilleure utilisation des liaisons et une consommation de ressources plus faible dans un environnement de réseau mobile à grande vitesse dans l'IoV.