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ABSTRAIT

Cet article présente la conception d’une plate-forme de simulation OPNET pour tester les performances de l’envoi de vidéos de sécurité en temps réel sur VANET (Vehicular Adhoc NETwork) en utilisant la technologie WiMAX. Pour fournir un environnement plus réaliste pour le streaming vidéo en temps réel, un modèle vidéo a été créé sur la base de l’étude des traces de trafic vidéo capturées à partir d’une caméra de véhicule réaliste, et différentes considérations de conception ont été prises en compte.

Un contrôleur pratique sur protocole de streaming en temps réel est mis en œuvre pour contrôler la congestion du trafic de données pour le développement futur de la sécurité routière. Notre modèle de vidéo de conduite a ensuite été intégré au modèle WiMAX OPNET avec un modèle de mobilité basé sur de vraies cartes routières. À l’aide de cette plateforme de simulation, différents cas de mobilité ont été étudiés et les performances évaluées en termes de retard de bout en bout, de gigue et d’expérience visuelle.

TRAVAUX CONNEXES

Il y a eu des implémentations pratiques des bancs d’essai VANET. Par exemple, un banc de test a été mis en œuvre pour extraire des flux vidéo H.263 via une passerelle ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line) vers un serveur SQL sur Internet. Un prototype de banc d’essai utilisant un appareil portable avec un système d’exploitation Android a été présenté pour une application gourmande en données.

Bien que ces approches soient efficaces, leurs implémentations matérielles sont coûteuses et ne permettent pas des changements rapides et faciles pour s’adapter à divers scénarios industriels et à la mise en œuvre d’applications de sécurité spéciales. Les caméras vidéo constituent un élément clé du VANET en raison de leur capacité à contribuer à la sécurité de la navigation et à donner aux usagers de la route et aux autorités compétentes une image précise et claire des conditions de circulation si nécessaire.

FONCTIONNEMENT ET MODÈLES DU BANC D’ESSAI VANET

Figure 2. Fonctionnement du réseau de caméras du véhicule

La figure 2 est un exemple simple d’un VANET composé de voitures communiquant leurs informations vidéo entre elles et avec Internet (cloud IP) via les RSU, qui peut être implémentée comme une station de base compatible WiMAX. Le serveur doit transférer ou archiver la vidéo en continu des voitures. Chaque voiture agit comme une station mobile WiMAX (MS) capable de recevoir, de traiter et de transmettre des données vers la destination et par conséquent vers le réseau de liaison via la station de base WiMAX.

Figure 4. Structure du modèle de la vidéo de conduite VANET OP NET

La figure 4 résume les différents composants de notre modèle de vidéo de conduite VANET OPNET. Il se compose principalement du modèle vidéo et du modèle VANET. OPNET modeler fournit alors la plate-forme pour le modèle de communication et a permis l’intégration des différents composants du modèle Driving Video VANET OPNET et d’autres considérations comme le contrôleur de congestion. Ils sont discutés ci-dessous.

MONTAGE EXPÉRIMENTAL

Figure 7. Configuration pour prendre des traces vidéo

Comme le montre la configuration de la figure 7, nous utilisons le moniteur pour lire une série de clips vidéo de conduite à 10 minutes chacun à partir de films d’action de conduite. Chaque vidéo a été capturée par une caméra PTS (Pan Tilt Zoom) prise depuis un véhicule. La vidéo est cryptée et hautement compressée à un rapport de 250: 1 au niveau du bloc émetteur. En utilisant un processeur pour chaque section de l’écran, les processeurs à 96 réseaux du bloc émetteur peuvent réaliser un traitement d’image indépendant rapide.

Figure 9. Longueur de corrélation de la vidéo de conduite

Le prochain défi consiste à analyser la trace et à créer un modèle de trafic vidéo pour générer du trafic ultérieurement. Pour vérifier la corrélation de la trame vidéo et pour obtenir le paramètre de modélisation, nous obtenons la corrélation trame à trame du trafic vidéo. La figure 9 est un exemple utilisant notre trace vidéo, qui montre que la corrélation est présente jusqu’à 20 secondes d’intervalle.

ÉVALUATION DES PERFORMANCES À L’AIDE D’OPNET TESTBED

Figure 15. Valeur MOS pour un scénario routier

Pour personnaliser ce paramètre pour l’évaluation vidéo, nous avons créé un cas de banc d’essai avec toutes les conditions «idéales». Nous allouons une station de base à une voiture afin qu’il y ait une bande passante plus que suffisante, gardant ainsi R aussi haut que possible. Nous avons obtenu une valeur Visual MOS de 3,6 que nous devrions utiliser comme référence pour représenter la meilleure expérience visuelle et 1 la pire expérience visuelle, qui correspond à l’axe Y de la figure 15.

Figure 19. Pourcentage de performances de saturation des tampons pour le scénario autoroutier

Le pourcentage de saturation de la zone tampon du scénario autoroutier est illustré à la figure 19. Comme prévu, le pourcentage de temps pendant lequel la zone tampon est pleine diminue par rapport à l’augmentation de la taille de la zone tampon. Notez également que la plus grande bande passante réduit également le pourcentage car les paquets peuvent être servis plus rapidement.

CONCLUSIONS

Nous avons créé et évalué une plate-forme de simulation VANET vidéo de conduite efficace avec laquelle d’autres chercheurs peuvent développer et tester diverses applications VANET. La plate-forme a été construite à l’aide de l’outil de simulation OPNET pour intégrer notre modèle vidéo de conduite théorique avec un modèle VANET. Nous avons construit un contrôleur de trafic simple mais pratique pour générer le trafic vidéo sur les applications RTP, et fourni un niveau complet de couches de communication pour une analyse correcte des performances. Une fois le travail initial effectué, il reste encore beaucoup à faire et à explorer de nouveaux modèles d’avenir.

Une simulation simultanée utilisant le modèle de simulation et le modèle de mobilité permettrait à la communication sans fil d’affecter plus directement la mobilité des véhicules afin d’obtenir des résultats de réalité plus proche. Le contrôleur de trafic peut être amélioré pour maintenir le délai de bout en bout plus proche de la constante afin de réduire l’impact qualité sur les téléspectateurs. D’autres incluent la comparaison de notre contrôleur de trafic sous DSRC, et la validité du modèle de propagation Rician / Raleigh pour les véhicules en mouvement.

Source: Université d’Ottawa
Auteurs: Jun Steed Huang | Oliver Yang | Funmilyo Lawal

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