I n t e r n at ion al  Jou r n al   of   E lec t r ical  an d   Com p u t e r   E n gin e e r in g  ( I JE CE )   Vol.   15 ,   No.   1 ,  F e br ua r y   20 25 ,   pp.   493 ~ 504   I S S N:  2088 - 8708 ,   DO I :  10 . 11591/i jec e . v 15 i 1 . pp 4 93 - 504             493       Jou r n al  h omepage :  ht tp: // ij e c e . iaes c or e . c om   E n h an c in g r o u t i n g e f f ic ie n c y  in  h ig h w ay  e n vi r on m e n t s of   ve h ic u la r  a d  h o c  n e t w o r k s t h r ou g h  f u z z y l ogi c - b as e d   p r ot o c ol s       M ah m ou d   A .   Al   S h u gr an 1 ,   Ahm a d   Abu - Al - Ais h 2 ,  Gh ai t h   M .   Jar ad a t 3 ,   F ah ad   A li  Algh a m d i 4 ,    Je h ad   S aad   Alq u r n i 5 ,  M u t as e m   K h ali l   Als m a d i 4 ,   M aj d   Al - Hawa m d e h 2 ,   Hayat   Al f agh am 4 ,    Us am a  A.   B ad awi 4 ,   M u t az   F alah   Gh ar aib e h 6   1 D e pa r tm e nt  of  N e twor ks , F a c ul ty  of  C omput e r  S c ie nc e  a nd I nf or ma ti on T e c hnol ogy, J e r a s h U ni ve r s it y, J e r a s h, J or da n   2 D e pa r tm e nt  of  C omput e r   S c ie nc e , F a c ul ty  of  C omput e r  S c ie nc e  a nd I nf or ma ti on T e c hnol ogy, J e r a s h  U ni ve r s it y, J e r a s h, J or da n   3 C ol le ge  of  C omput e r  S c ie nc e s  a nd I nf or ma ti c s ,   A mm a n A r a b  U ni ve r s it y, M ubi s - A mm a n, J or da n   4 D e pa r tm e nt  of   M a na g e me nt  I nf or ma ti on S ys te ms , C ol le ge  of   A ppl ie d S tu di e s  a nd C omm uni ty  S e r vi c e , I ma m Abdulr a hma n B in  F a is a l  U ni ve r s it y, D a mm a m, S a udi  A r a bi a   5 D e pa r tm e nt  of  E duc a ti ona l  T e c hnol ogi e s , C ol le ge  of  E duc a ti o n, I ma m Abdulr a hma n B in  F a is a l  U ni ve r s it y, D a mm a m, S a udi   A r a bi a   6 D e pa r tm e nt  of  B ui ld in g E ngi ne e r in g, C ol le ge  of  A r c hi te c tu r e  a nd P la nni ng, I ma m Abdulr a hma n B in  F a is a l  U ni ve r s it y,   D a mm a m ,   S a udi  A r a bi a       Ar t icle   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e ived  Nov  26,   2023   R e vis e d  Aug  29,   2024   Ac c e pted  Oc t  1,   2024       T h e  p red i ct i v e  d i rec t i o n a l   g ree d y   r o u t i n g   (P D G R)  p ro t o co l   i s   w i d el y   u t i l i ze d   i n   h i g h w a y   s et t i n g s   w i t h i n   v eh i cu l ar  ad   h o c  n et w o r k s   ( V A N E T s ).   H o w ev er,   PD G R  en co u n t er s   a  n o t ab l e  ch al l en g e  w h en   p a ck e t s   l a ck   a  s u i t ab l e  v e h i c l e   d i rec t i o n a l l y ,   l ead i n g   t o   n et w o r k   d i s co n n ec t i o n s .   T h i s   t ri g g er s   a  s h i f t   t o   carry   an d   f o rw ar d   rec o v er y   mo d e  d u e  t o   o u t d at e d   n e i g h b o r  i n f o rmat i o n   i n   t h e   v eh i cl e's   n ei g h b o r  t ab l e  (V N T ).   T o   a d d re s s   t h i s ,   o u r   s t u d y   p ro p o s es   an   i mp r o v e d   fu zzy   l o g i c - b a s ed   i mp r o v e d   PD G R   (IPD G R).   T h i s   n o v el   al g o ri t h m  d y n am i cal l y   a d j u s t s   b eaco n i n g   i n t erv a l s   b as e d   o n   rea l - t i me   n et w o r k   d y n ami c s .   T h r o u g h   co m p reh e n s i v e  e v al u at i o n   u s i n g   V A N E T   s i mu l a t o r s ,   IPD G R  d emo n s t rat e s   s u p eri o r  p erf o rman ce   co mp are d   t o   PD G R   an d   d i rect i o n al   g reed y   ro u t i n g   ( D G R )   p ro t o co l s   acr o s s   v ari o u s   met ri c s   i n c l u d i n g   In co n s i s t en c y   o f  v eh i cl e' s   n ei g h b o r's   t a b l e   (IV N T ),   p ack e t   d el i v er y   rat i o   (PD R),   r o u t i n g   p at h   l en g t h   (RPL ),   an d   n u mb er  o f  h o l e  p r o b l em   o ccu rre n ce  (N H P O ).   K e y w o r d s :   F uz z y  logi c   I mpr ove d  f uz z y   logi c - ba s e d   P r e dictive  dir e c ti ona l  g r e e dy  r outi ng   Ve hicle 's   ne ighbor   table   Ve hicula r   a d  hoc   ne twor ks   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i ce n s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   M utas e m  Kha li l  Als madi   De pa r tm e nt  of   M a na ge ment  of   I nf o r mation  S ys tems ,   C oll e ge   of   Appl ied  S tudi e s   a nd  C omm uni ty  S e r vice ,   I mam  Abdulr a hman  B in   F a is a l  Unive r s it y   King  F a is a l  I bn  Abd   Al  Az iz,   King  F a ys a l  Unive r s it y,   Da mm a m   34212,   Ar a b  S a udi   E mail:   mks a ls madi@gmail. c om       1.   I NT RODU C T I ON   I n  ve hicula r   a d  hoc   ne twor ks   ( VA NE T s ) ,   ve hicle s   c a n  dir e c tl y  c omm unica te  with  e a c h  other .   B oth   s a f e ty  a nd  non - s a f e ty  a ppli c a ti ons   in  VA NE T s   of ten  ne c e s s it a te  the  uti li z a ti on  of   mul ti - hop  c omm unica ti on,   a s   highl ight e d  in   [ 1 ] – [ 5] .   P a r ti c ular ly  in   highwa y   e nvir onments ,   whe r e   mul ti - hop  c omm unica ti on   be c omes   c r uc ial,   the  e f f icie nc y  of   r out ing  a lgor i thm s   be c omes   pa r a mount   due   to   the  high   mobi li ty   of   ve hicle s .   I n  the   c ontext  of   VA NE T s ,   pos it ion - ba s e d  r outi ng  pr oto c ols   a r e   ga ini ng  pr omi ne nc e   ove r   topol ogy - ba s e d   r outi ng   pr otocols ,   p r im a r il y   due   to   the   wide s pr e a d  a va il a b il it y  a nd   a dva nc e ment  o f   global  pos it ioni ng   s ys tem   ( GP S )   de vice s .   T he s e   pr otocols   ba s e   their   f or wa r din g  de c is ions   on  the  ge ogr a phic  loca ti on  inf or mation  of   ne ighbor ing  ve hicle s   s tor e d  in  the  ve hicle   ne ighbor hood  table   ( VN T ) ,   a s   outl ined  in  [ 6] – [ 8 ] .   I nc or r e c t   pos it ion  inf or mation   c a n  r e s ult   in  e r r one ous   f o r wa r ding  de c is ions ,   c ons e que ntl y  lea ding  to   s u bopti mal  r outi ng  pr otocol   pe r f o r manc e   a nd,   s ubs e que ntl y,   a   dim ini s he d  VA NE T   pe r f or manc e .   T he r e f o r e ,   ther e   a r is e s   a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   &  C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 ,  F e br ua r y   20 25 :   493 - 504   494   ne c e s s it y  to  dyna mi c a ll y  a djus t  pa c ke t  int e r va l  ti mes   ba s e d  on  the  pr e va il ing  ne twor k  moveme nt  c ondit ions ,   a s   dis c us s e d  in  [ 9] – [ 11 ] .   T he   loca ti on  in f or mation   a c c ur a c y  leve l  de pe nds   o n  the  be a c on  s e nding  f r e que nc y.   High   mobi li ty   in   highwa y  e nvir onments   r e s ult s   in   r a pid   c ha nge s   in  node   loca ti on .   T his   r e s ult s   in   incor r e c t   inf o r m a ti on  in     VNT   [ 12] .  T hus ,   the   be a c on  tr a ns mi tt ing   r a te  s ho uld  be   a s   s mall   a s   pos s ibl e   to   ha ve   a c c ur a te  in f or mation  in   VN T .   S uc h  a n   a ppr oa c h  incr e a s e s   c omm unica ti on   ove r he a d  a nd   de c r e a s e s   the  pe r f or manc e   of   the  VA NE T .   Additi ona ll y,   a s   be a c oning  take s   a   long  ti me  to  be   pe r f or med;  f a ls e   inf or mation  wi ll   be   incr e a s e d  e ve ntually  in  VN T .   T his   ne ga ti ve ly  a f f e c ts   the  pe r f o r manc e   of   the  VA NE T   in  ter ms   of   pa c ke t  de li ve r y  r a ti o   ( P D R ) .   T his   ins ti ga tes   the  ne c e s s it y  f or   a   dyna mi c   upda ti ng  a ppr oa c h  [ 13] .   I nde e d,   it   is   c r uc ial  to  tune  the  be a c oning  os c ulation  ba s e d  on  the  s pe e d  of   node s   in   VA NE T .   I n   the  li te r a tur e   [ 14] – [ 18 ] ,   s e ve r a l  s olut io ns   we r e   pr opos e d  that  a dopted  pos it ion - ba s e d  r outi ng  pr otocols   to  e nha nc e   the  s e nding  of   da ta  pa c ke t s   be twe e n  ve hicle s   ove r   VA NE T ,   but   thes e   s olut ions   do  not   c ons ider   s tale   inf o r mation  in   VNT .   T his   pa pe r   p r e s umes   that  a ll   pa r ti c ipating  node s   tr a ve l  with  va r ying  v e lociti e s   dur ing  the  c omm unica ti on  pr oc e s s .   I n  t his   c a s e ,   s tale   inf or mation   in   VN T   is   incr e a s e d  due   to   the  i nc ur s   wr ong  s e lec ti on   of   the  ne xt   hop.   Ge ne r a ll y   s pe a king,   f or   the  VA NE T   e nvir on ment,   ge og r a phic  a ppr o a c he s   a r e   mor e   a ppr opr iate   c ompar e d  to   topol o gy - ba s e d   pr otocols   [ 5] ,  [ 6 ] .    Gong  e t  al .   [ 19 ]   p r opos e   a   pr o tocol  na med  di r e c ti ona l  gr e e dy  r ou ti ng   ( DG R ) .   DG R   is   a   unica s t  pos it ion - ba s e d  de s igned  f or   h ighwa y  e nvir onmen ts .   T o   de ter mi ne   the  pos it ion   of   the   int e nde d  f ina l  pa c ke t  tar ge t  de s ti na ti on,   the  DG R   a lgor i thm   ne e ds   to   po s it ion  f inder   a nd  s table   maps .   F ur ther mor e ,   DG R   s uppos e s   that  a ll   pa r ti c ipating   node s   a r e   a ppr a is e d  f or   their   s pe e d  a nd  mot ion  dir e c ti on .   T o  c omm unica te  with   the  f inal   tar ge t,   the  DG R   a lgor it hm  s e nds   the  da ta  pa c ke ts   hop - by - hop  us ing  dir e c ti ona l  gr e e dy  f or wa r din g  ( DG F ) .   W it h  DG F ,   a   s our c e   ve hicle   that  ha s   a   da ta  pa c k e t  to  be   f or wa r de d   s e lec ts   a   ve hicle   that  is   c los e s t  to  the  de s ti na ti on  a nd  is   movi ng   in   the   de s ti na ti on’ s   di r e c ti on.   F u r ther mo r e ,   if   the   pa c ke t  ho lder   doe s   no t  ha ve   a   ve hicle   in   the  di r e c ti on  o f   the  de s ti na ti on ,   then  it   a ppli e s   c a r r y  a nd   f o r wa r d   r e c ove r y   mode.   T he   DG R   a lgor it hm's   main  goa l  is   to  de c r e a s e   loop  pr oblem  a ppe a r a nc e   dur ing  the  s e nding  of   the  da ta  pa c ke t  pr oc e s s .   How e ve r ,   a c hieving  thes e   objec ti ve s   r e s ult s   in  mo r e   hops   that  incur   mor e   de lay.   A f ter wa r ds ,   to  e nh a nc e   the  ove r a ll   pe r f o r manc e   of   the  DG R   r outi ng   pr otocol ,   s e ve r a l  s olut ions   we r e   pr e s e nted.     Gong  e t  al .     [ 19]   int r oduc e d   pr oba bil is ti c   dis tanc e - ge ogr a phic  r outi ng  ( P DG R ) ,   a   unica s t  ove r lay   ge ogr a phica l - ba s e d  r outi ng   pr otocol   de s igned  to   uti li z e   both   c ur r e nt   a nd   pr e dicta ble   f utu r e   in f or m a ti on  f o r   f or wa r ding  pa c ke ts   to  their   de s ti na ti ons .   P DG R   uti li z e s   s tatic  digi tal  maps   ( DG P S )   to  ob tain  ge o gr a phica l  loca ti ons ,   a nd   pa r ti c ipating   ve hicle s   c ons tantly  b r oa dc a s t  be a c on  mes s a ge s   a t  f ixed  int e r va ls .   C ons e que ntl y,   e a c h  node   c ons tr uc ts   it s   VN T   ba s e d  on  the   in f or mation  glea ne d  f r om   thes e   be a c ons .   P DG R   e mpl oys   two  pr im a r y  s tr a tegie s   f or   dis c ove r ing  the  ne xt   f or wa r ding  ve hicle :  dir e c ti on  f i r s t  f or wa r ding   ( DFF )   a nd   pos it ion  f ir s t  f o r wa r ding  ( P F F ) .   B y  leve r a ging  both   c ur r e nt  a nd  a nti c ipate d  f utur e   in f or mation ,   P DG R   c a l c ulate s   a   we ight e d  s c or e   f or   both   c ur r e nt   a nd  potential  f ut ur e   ne ighbor s .   I n  c a s e s   whe r e   a   pa c ke t  e nc ounter s   a   void,   P DG R   e mpl oys   a   c a r r y  a nd  f or wa r d  r e c ove r y  mod e   unti l  it   loca tes   the  ne xt  ve hicle   movi ng  in  the  dir e c ti on  of   the  de s ti na ti on.   How e ve r ,   a   s igni f ica nt  li mi tation   of   P DG R   is   the  potential  f or   ne twor k  dis c onne c ti on  if   a   pr e dicte d  node   is   c hos e n  a s   the  ne xt  r e lay  node ,   w hich  may  f a ll   out  o f   the   s e nde r 's   r a nge .   How e ve r ,   both  methodologi e s   f a il e d  to  a c c ount  f o r   the  a c c ur a c y  leve ls   of   node s   dur ing  moveme nt,   lea ding  to  the  f r e que nt  oc c ur r e nc e   of   the   void  p r ob lem  due   to  high   dyna mi c s   in  bo th  pr otocols .   C ons e que ntl y,   the  c a r r y  a nd   f or wa r d   r e c ove r y   method  mus t   be   a ppli e d  f r e que ntl y .   T he   pr i mar y  c a us e   of   the  void   pr oblem  li e s   in  the  pr e s e nc e   of   s tale   inf or mation  in  the  V NT ,   ther e by   dim ini s hing  the  ove r a ll   ne twor k  pe r f or manc e .   Additi ona ll y,   both  DG R   a nd  P DG R   a s s ume  ve hicl e s   move  a t  a   c ons tant  s pe e d,   whic h  is   of ten  not  the  c a s e   in   the  VA NE T   e nvir on ment.   M or e ove r ,   both  p r otoc ols   uti li z e   a   f ixed  int e r va l   ti me  f or   r e movi ng  a   ne ighbor   f r om   a   VN T .   I n   DG R   a nd  P DG R ,   the   e ntr y   li f e ti me  of   ne ighbor s   is   s e t  a s   thr e e   ti mes   the   be a c on  mes s a ge   f r e que nc y  pe r iod.   How e ve r ,   pr e - de ter mi ning  the  e ntr y  pe r iod  in   a dva nc e   is   im pr a c ti c a l  in  VA NE T   a nd  may  a dve r s e ly  a f f e c t  the  r outi ng  p r otocol's   pe r f o r manc e .   T his   s tudy's   pr im a r y  c ont r ibut ion  is   to   e n s ur e   the  a c c ur a c y  of   inf or mation  in  the  VN T ,   a i mi ng  to  e nha nc e   the  r e li a bil it y  a nd  s c a labili ty  of   P DG R   w it hin  the  VA NE T   domain.   T he   pr opos e d  a ppr oa c h  invol ve s   a djus ti ng  the  be a c on  int e r va l  ba s e d  on  the  node s '  mot ion  c ha r a c ter is ti c s .   T he   nove l   a ppr oa c h   int r oduc e s   a   f uz z y   logi c - ba s e d  be a c oning  s c he me   ( F L B S )   to   a c hieve   opti mal  r outi ng.   T he   r e mainde r   of   thi s   s tudy  is   s tr uc tur e d  a s   f oll ows :  s e c ti on   2   r e view s   r e late d   pos it i on - ba s e d   r outi ng  s tudi e s   in  VA NE T s .   S e c ti on   3  p r ovides   a   de tailed  e xplana ti on  of   the  pr opos e d  im p r ove d  P DG R   ( I P DG R ) .   S e c ti on   4   de s c r ibes   the   e va luation  o f   th e   pr opos e d  r outi ng   s c he me,   including   c r oppe d   r e s ult s   a nd  a c c ompanying  dis c us s ions .   F inally,   s e c ti on  5   c onc l ude s   thi s   pa pe r 's   f indi ngs .       2.   OB JE CT I VE S   AN D  AR CHI T E CT UR E   OF   T HE   P ROP OS E D   I M P ROVE D  P DGR    T his   s e c ti on  e xplor e s   a nd   pr e s e nts   the   de s ign  of   t he   pr opos e d  r out ing  p r otocol   I P DG R .   T he   ove r a ll   goa l  of   the   I P DG R   a lgor it h m  is   to   dyna mi c a ll y  e n s ur e   a nd  maintain  up - to - da te  node s ’   s tatus   inf or mation  in  a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   &  C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708       E nhanc ing  r outi ng  e ff icie nc y   in   highw ay   e nv ir onme nts   of  v e hicular   ad  hoc   …   ( M ahmoud   A .   A l  Shugr a n )   495   VN T .   T he   p r opos a l  is   mainly  to  hir e   a   f uz z y   logi c   c ontr oll e r   [ 20 ]   in  it s   de s ign.   T hus ,   the  int e nde d   pe r f or manc e   of   the  p r opos a l  c a n  be   thor oughly  im pr ove d  a nd  c a n  a tt a in  it s   objec ti ve .   T his   s e c ti on  pr e s e nts   a n   a dopted  method  to  s e nd  be a c ons   that  is   c ompatib le  with  the  VA N E T   e nvi r onment.   T he   a dopted   m e thod  is   ba s e d  on  the  f uz z y  logi c   c ontr oll e r   ( F L C )   c a ll e d  t he   F L B S .   B y  a pplyi ng  the  F L B S   a ppr oa c h,   a   ve hi c le  us e s   F L C   to  de c ide  whe n  the  ne w  be a c on  mus t  be   tr a ns mi tt e d.   T he   ove r a ll   goa l  o f   F L B S   is   to  dyna mi c a ll y  e ns ur e   up - to - da te  V NT .   T he   c ons tr uc ti on  of   the  F L B S   r e li e s   on  the  r e lation  be twe e n  the  ve hicle s ’   ve locity   a nd  the  ne xt  loca li z a ti on  pr oc e s s .   C ompar e d   with   the  de pl oye d  a ppr oa c h  in   P DG R ,   the  p r opos e d  F L B S   a lgo r it hm  is   e xpe c ted  to  de c r e a s e   the  s tal e   inf or mation  in  ve hicle s ’   VN T .   T ha t  c a n  incr e a s e   the  r e li a bil it y  of   the   unde r lyi ng  pr opos e d  pr otocol .   M or e ove r ,   void  p r oblem  oc c ur r e nc e   c a n  be   pr e ve nted  o r   de c r e a s e d  to  the   lowe s t  r a te.   F L B S   c a n  be   us e d  a s   a   ge ne r a l  s c h e me  that  c a n  a pply  to  mos t  unica s t  pos it ion - ba s e d   r outi ng   pr otocols   in  highwa y  e nvi r onments .     Or dinar il y,   whe n   a   ve hicle   is   movi ng   f a s t  with   unf ixed  s pe e d,   loca ti on   va r iation   c a n  be   a tt a ined   quickly,   the   loca li z a ti on  p r oc e s s   a nd  upda ti ng  a r e   r e pe a ted  f r e que ntl y,   a nd  vice   ve r s a .   W it h   th e   F L B S   a lgor it hm,   the   f r e que nc y  of   the  c he c k  ti me  de c is ion  de pe nds   on  F L C .   Ve hicle   s pe e d  ( ves )   a nd  ins pe c ti on  ti me   ( be tt )   a r e   us e d  a s   input   va r iable s   a nd  a s   output   pa r a mete r s   s e que nti a ll y.   T he r e f or e ,   F L B S    c hoos e s   the   a ppr opr iate    be tt    ba s e d  on   ves    metr ic   by  us ing   F L C .   R e c a ll   that   F L C   is   a da pted  wi th  the    be tt    that   u s ing    ves ,  thi s   a da ptation  f ul f il ls   a   s uit a ble    tr a de - of f   be t we e n  r e a s ona ble  a c c ur a c y  tol e r a nc e ,   a nd   s tale   pos it ion  inf or mation  in  VN T .   T he   F L C   is   a da pted  to   c ontr o l  the  e xa mi na ti on  p r oc e s s   by  the  F L B S   a lgor it hm .       2. 1.    T r an s f or m in g  I n p u t   o f   ve h icle   s p e e d   in t o   f u z z y  logi c   T h e   v e s   in pu t   v a r i a b le   ha s   f iv e   r a n ge s   t ha t   w il l   be   f u z z if ie d   to   f iv e   f u z z y   g r ou ps .   As   a d v is e d   b y   [ 2 1 ]   t he   c o nt ig uo us   g r ou ps   i nte r f e r e d   by   a   qua r te r   t o   h a lf   p e r c e n t .   T h e    ves   f u z z y  g r o ups   ta ke   n a me s   th a t   de s c r ib e   i ts   c on di t io n   s uc h   a s   v e r y   lo w  ( VL ) ,   lo w   ( L ) ,   me di um   ( M ) ,   hi gh   ( H ) ,   a nd   ve r y   hi gh   ( VH ) .   T he   ves   is   f u z z i f ie d  b e t we e n   v e s - m in = 0   m/ s   a nd   ves - max = 40   m /s .    T a b le   1   a nd   F i gu r e   1   s how   t he   ves   i np ut   va r i a b le   r a n ge s   a n d  g r ou ps .       T a ble  1.   F uz z y  s e ts   of   ves   input   Va r iable   ves   r a nge  m/ s   F uz z y s e ts   5 – 13   6.3 – 19.5   13.25 – 26.75   20.5 – 33.7   27 – 35   V e r y l ow   ( vl )   L ow   ( l)   M e di um   ( m)   H ig h   ( h)   ve r y hi gh   ( vh)           F igur e   1.   M e mber s hip  f unc ti ons   of   a   ves   input   va r i a ble       T he   c a nd id   e qua ti ons   f or   ves   membe r s hip  f unc ti on s   a r e   a s   ( 1)   to  ( 5) :      = { 1                                       ≤ 5 1 − 2 ( − 5 13 − 5 ) 2           5 ≤   ≤ 5 + 13 2 0                                     ≥   13   ( 1)     = { ( − 6 . 3 12 . 9 − 6 . 3 )           6 . 3 ≤ ≤ 12 . 9       ( 19 . 5 − 19 . 5 − 12 . 9 )           12 . 9 ≤ ≤ 19 . 5   0                                      ℎ     ( 2)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   &  C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 ,  F e br ua r y   20 25 :   493 - 504   496   = { ( − 13 . 25 20 − 13 . 25 )           13 . 25 ≤ ≤ 20 ( 26 . 75 − 26 . 75 − 20 )         20 ≤ ≤ 26 . 75   0                                      ℎ     ( 3)     ℎ = { ( − 20 . 5   27 . 1 − 20 . 5   )     20 . 5   ≤ ≤ 27 . 1 ( 33 . 7 − 33 . 7 − 27 . 1 )       27 . 1 ≤ ≤ 33 . 7 0                                      ℎ     ( 4)      = {         0                               ≤ 27 2 ( − 27 35 − 27 ) 2           27 ≤   ≤ 27 + 35 2 1 − 2 ( − 35 35 − 27 ) 2     27 + 35 2 ≤   ≤ 35 1                               ≥ 35   ( 5)     2. 2.     F u z z y  b e ac on in g   t im e   ou t p u t   t r an s f or m at i on   T he   f uz z y  be a c oning   ti me  ( be tt )  e nc ompas s e s   a n  output   va r iable   with   f ive   s e ts ,   e a c h  labe led  to   r e f lec t  it s   r e s pe c ti ve   dur a ti on:  “ ve r y   s hor t ”   ( VS) ,   “ s hor t ”   ( S ) ,   “ medium ”   ( M ) ,   “ long ”   ( L ) ,   a nd   “ ve r y  long ”   ( VL ) .   T his   s tudy  ope r a tes   unde r   the  a s s umpt ion  that  the  longes t  pos s ibl e   be a c oning  int e r va l  ti me  i s   10  s e c .   C ons e que ntl y,   the  be tt   is   f uz z if ied  with in  the   r a n ge   of   be tt - min = 0  a nd  be tt - max = 10  s e c onds .   T a bl e   2  a nd   F igur e   2  de pict   the  r a nge s   a nd  gr oupings   of   the  be t t   output   va r iable .       T a ble  2.   F uz z y  s e ts   f or   be tt   output   va r iable   B e t t   ran g e   m / s   Fu zzy   s e t s   0 – 3 . 1 6   1 . 6 – 4 . 9   3 . 3 – 6 . 7   5 . 1 – 8 . 3   6 . 8 4 – 10   V ery   s h o r t   (v s )   Sh o rt   ( s )   Med i u m  (m)   L o n g   (l )   V ery   l o n g   (v l )           F igur e   2.   M e mber s hip  f unc ti ons   f o r   be tt   output   va r iable       T he   c a ndid  f unc ti ons   f or   be tt   membe r s hip  f unc ti on s   a s   ( 6)   to   ( 10) :        = { ( − 0 1 . 58   − 0 )           0 ≤ ≤ 1 . 58   ( 3 . 16 − 3 . 16 − 1 . 58   )     1 . 58   ≤ ≤ 3 . 16                 0                        ℎ     ( 6)      = { ( − 1 . 6 3 . 25 − 1 . 6 )           1 . 6 ≤ ≤ 3 . 25 ( 4 . 9 − 4 . 9 − 3 . 25 )           3 . 25 ≤ ≤ 4 . 9           0                            ℎ     ( 7)      = { ( − 3 . 3 5 − 3 . 3 )             3 . 3 ≤ ≤ 5       ( 6 . 7 − 6 . 7 − 5 )           5 ≤ ≤ 6 . 7                 0                                ℎ     ( 8)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   &  C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708       E nhanc ing  r outi ng  e ff icie nc y   in   highw ay   e nv ir onme nts   of  v e hicular   ad  hoc   …   ( M ahmoud   A .   A l  Shugr a n )   497    = { ( − 5 . 1 6 . 7 − 5 . 1 )           5 . 1 ≤ ≤ 6 . 7       ( 8 . 3 − 8 . 3 − 6 . 7 )           6 . 7 ≤ ≤ 8 . 3   0                                      ℎ     ( 9)       = { ( − 6 . 8 8 . 4 − 6 . 8 )           6 . 8 ≤ ≤ 8 . 4       ( 10 − 10 − 8 . 4 )           8 . 4 ≤ ≤ 10             0                                  ℎ     ( 10)     2. 3.    F u z z y  r u le  s ys t e m   an d   f u z z y  in f e r e n c e   T he   pr opos e d  a lgo r it hm   de pe nds   on   the   c ha nge s   on  ve hicle   s pe e d    ves    a s   a   f uz z y  input   va r iable .   Ne xt,   the   pr opos e d  a lgor it hm   uti l ize s   5  pr opos e d  I F - T HE N  r ules .   T he   f ive  r u les   us e d  by  f uz z y  inf e r e nc e   to   c onvoy  ve hicle   s pe e d   input   g r oups   int o   be a c oning   ti me   output   gr oups .   T he   goa l   of   us ing   the  de f uz z if ier   is   to   e leme nt  c oll e c t  the  f uz z y  gr oup  int o  one   va lue.   T his   wor k   us e s   the  f uz z y  M a mdani    logi c   method   [ 2 2]   whic h   is   one   of   the  mos t  de f uz z if ica ti on  methods   ( i nf e r e nc e   pr oc e s s ) .   T his   method  is   r e gula r ly  a p pli e d  in  a ppli c a ti ons .   T a ble  3   s hows   the  5  s ugge s ted  f uz z y  r ules   to  a tt a in  th is   goa l  that   is   us e d  in  thi s   wo r k .       T ab l e  3 .  IF - T H E N   r u l e s   fo r  b eac o n i n g   co m p u t at i o n   ap p r o ach   R ul e   V e hi c le   s pe e d ( ves )   B e a c oni ng  t im e  ( be tt )   1   V e r y l ow   V e r y l ong   2   L ow   L ong   3   M e di um   M e di um   4   H ig h   S hor t   5   V e r y hi gh   V e r y s hor t       3.   E VA L UA T I ON  M E T HO DOL OG Y   T his   s tudy  leve r a ge s   a n  e nha nc e d  ne twor k  s im ulator   to  a s s e s s   the  pr opos e d  methodology.   T he   e nha nc e ment  pr oc e s s   c omm e nc e d  with  a   c ompr e he ns ive  unde r s tanding  of   both  dir e c ti ona l  gr e e dy  r outi ng   ( DG R )   [ 19]   a nd  p r e dictive  di r e c ti ona l  gr e e dy  r outi ng   ( P DG R )   [ 19 ] .   S ubs e que ntl y,   the  pr opo s a l  wa s   de ve loped,   dr a wing   f r om   ge nuine  ins ight s   int o   t he   a lgor it hms   a nd   s of twa r e   i mpl e menta ti on  o f   D GR   a nd  P DG R   pr otocols   us ing  C + +   withi n   the  ne twor k   s im ulator .   T r a ns it ioni ng  to  the   e va luation  pha s e ,   a ll   thr e e   pr otocols   DG R ,   P DG R ,   a nd   the   pr opos e d  I P DG R   we r e   im pleme nted,   c ons ider ing   va r ious   s e tt ings   s p e c if ic  to   the  VA NE T   e nvi r onment.   T a ble  3  ou tl ines   the  s im ulation  pa r a mete r s   tailor e d  f or   h ighwa y  s c e na r ios .   T his   s e c ti on  pr oc e e ds   to  e va luate   the   pe r f or manc e   o f   the   pr opos e d   I P DG R   r outi ng   pr otocol   in   NS - 2. 34  in   c ompar is on  to  DG R   a nd  P DG R .     3. 1.     S i m u lat io n   p ar am e t e r s   T a ble  4  de s c r ibes   the  s im ulation  pa r a mete r s   f or   the  highwa y  e nvir onment  us ing  the  NS2. 34   s im ulator .   T he   s c e na r io  s pa ns   a   wide   a r e a   wi th   many   ve hicle s ,   e a c h  ha ving   a   tr a ns mi s s ion  r a nge   a nd  moveme nt  s pe e d.   T he   s im ulation   include s   de tails   o n  tr a f f ic  type,   pa c ke t   s ize ,   a nd  ne two r k  pr o tocols .       T a ble  4.   S im ulation   p a r a mete r s   f o r   highwa y  e nvi r o nment   S im ul a ti on   N S 2.34   S c e na r io  a r e a   5 , 000 × 5 , 000 m   S ubj e c t   V e r s io n a nd dim e ns io ns   S im ul a ti on   N S 2.34   S c e na r io  a r e a   5,000× 5,000   m   S im ul a ti on t im e   300 S e c onds   V e hi c le s   200   T r a ns mi s s io n r a nge   250   m   M ove me nt  mode l   M odi f ie d   r a ndom wa ypoi nt   M in im um s pe e d va lu e   60 km/ h   M a xi mum  s pe e d v a lu e   140 km/ h   H e ll o pa c ke t  s iz e   12 byte s   H e ll o pa c ke t  in te r va l   1.5 s e c ond   D e ns it y be twe e n nod e s   5 ve hi c le s  e ve r y 130 m   M A C   la ye r  pr ot oc ol   I E E E  802.11 DC F   T r a f f ic  t ype   C br  / udp   P a c ke t  s iz e   512 byte s   C ha nne l  ba ndw id th   2 M bps   R a di o pr opa ga ti on mode l   T w o  r a y  g r ound  m ode l     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   &  C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 ,  F e br ua r y   20 25 :   493 - 504   498   3. 2.     S i m u lat io n   s e t u p   T a ble  4  outl ines   the  s im ulation  s e tup  uti li z e d  in  thi s   s tudy,   leve r a ging  the  NS - 2. 34  s im ulator   f o r   c onduc ti ng  a   s e r ies   of   e xpe r im e nts .   T he   c hoice   of   NS - 2. 34  s tems   f r om   it s   wide s pr e a d   a dopti on   a s   a   s im ulator   f or   VA N E T   r e s e a r c h.   Addit ionally,   we   uti li z e   the   modi f ied  r a ndom  wa ypoint   mobi li ty   mode   ( M R W P )   [ 22] .   T his   model  e ns ur e s   a   moder a te  s pe e d  va lue  r e lative  to  the  de s ir e d  a ve r a ge   s pe e d  c ompar e d  to  the  tr a dit ional  r a ndom  wa ypoint   ( R W P )   model .   T wo  dis ti nc t  s c e na r ios   a r e   e xa mi ne d:  the  f ir s t  invol ve s   ve hicle s   tr a ve li ng  in   the  s a me  di r e c ti on  ( s our c e   ve hicle ,   int e r media te  v e hicle s ,   a nd  de s ti na ti on   ve hicle ) ,   whi le  the   s e c ond  s c e na r io   f e a tur e s   the  s our c e   a nd   de s ti na ti on  ve hicle s   tr a v e li ng  in   oppos ing  dir e c ti ons ,   with   int e r media te   ve hicle s   movi ng  in  both  dir e c ti ons .   I n  e a c h  s c e na r io,   10   pa ir s   of   s our c e - de s ti na ti on  a r e   r a ndoml y  s e le c t e d.   Our   e va luation  f oc us e s   on  ke y  r outi ng  met r ics   inclu ding  P DR ,   r outi ng  pa th  length  ( R P L ) ,   incons is tenc y  of   ve hicle 's   ne ighbor 's   table   ( I VN T ) ,   a nd   number   of   hole   p r oblem   oc c ur r e nc e   ( NH P O ) .   T he s e   me tr ics   a r e   s e lec ted  ba s e d  on  the   s pe c if ic  r e qui r e ments   of   the   s olut ion.   I t's   c r uc ial   to   highl ight   that   da ta   e xc ha nge   oc c ur s   be twe e n  ve hicle s   a c r os s   dif f e r e nt  hops ,   a im ing   f or   maximal   de li ve r y  a nd   mi nim a l   oc c ur r e nc e   of   voids   c ompar e d  to  a lt e r na ti ve   pr otocols .   De tailed  e xplana ti ons   f or   e a c h  metr ic  a r e   pr ovided  be low.   P DR   ( 11 )   is   us e d  to  c a lcula te  the  P DR   [ 23 ] ,   [ 24] .      = ( ∑                ℎ = 1 ∑                 ℎ = 1 ) ∗ 100%   ( 11)     whe r e   n   is   the  nu mber   o f   node s .  R P L   ( 12 )   is   us e d  to  c a lcula te  P R L   [ 24] ,   [ 25 ] :      = ∑  − = 1 ∑   (      ℎ ) = 1   ( 12)     w he r e   n   is   the  nu mber   o f   node s .   I nc ons is tent  I VN T :  T o   e labor a te  on   the   I VN T   met r ic,   c ons ider   node   's   de gr e e   a t   ti me   ,   de noted  a s   ( , ) ,  r e pr e s e nti ng   the  tot a l  number   of   ne ighbo r s   withi n  it s   tr a ns mi s s ion  r a nge .   Additi ona ll y,   let  ∗ ( , )   de note  the  number   of   ne ighbor s   li s ted  in  the  nod e 's   I VN T   a t  ti me  t   ( 13 ) ,   a s   pr e s e nted  in  r e f e r e nc e   [ 25] ,   is   e mpl oye d  to  c omput e   the   I VN T   a t  ti me  .      = ( |   ( .   ) −       ∗ ( .   ) |   ( .   ) ) ∗ 100%   ( 13)     w he r e ,     ( , )   is   ve hicle   i   de gr e e   a t  ti me   t ,  ∗ ( , )   is   the  number   of   ne ighbor s   li s ted  in   VN T   a t  ti me   t .   NH P O   ( 14 )   is   uti li z e d  to   de ter mi ne   the  NH P O   th r oughout  the   s im ulation  du r a ti on  f or   a ll   r e c e ived  pa c ke ts   a t  a ll   de s ti na ti on  s ides ,   a s   de tailed  in  r e f e r e nc e s   [ 23] ,  [ 24] .       = ∑      ℎ        = 1   ( 14)     F r om   ( 14) ,    r e pr e s e nts   the   tot a l   number   o f   r e c e ived  pa c ke ts   a t   the   de s ti na ti on  s ide   that   e xpe r ienc e d  a   hole   pr oblem  dur ing   the  s im ulation   pe r iod,   while  n   r e pr e s e nts   the  tot a l  number   of   node s .       4.   S I M UL AT I ON  COM P AR I S ON  AN D  DI S CU S S I ON   T he   s im ulation  wa s   e xe c uted  10   ti mes   f o r   e a c h  s c e na r io,   with  r e s ult s   obtaine d  by  a ve r a ging   the   e mul a ti on  outcome s .   I n  the  f ir s t  s c e na r io,   a ll   ve h icle s   move  in   the  s a me  di r e c ti on.   I n   the   s e c ond  s c e na r io,   int e r media te  ve hicle s   tr a ve l   in   mul ti p le  di r e c ti o ns ,   with   the   s our c e   a nd   de s ti na ti on  ve hicle s   m oving  in   oppos it e   dir e c ti ons .     4. 1.     S c e n ar io  1   r e s u lt s :   a ll   ve h icle s   m ovin g   in   t h e   s am e   d ire c t ion   T his   s c e na r io  d is c us s e s   the  im pa c t   of   ve hicle   s pe e d  on  the  pe r f or manc e   of   DG R ,   P DG R ,   a nd   I P DG R   r outi ng   pr otoco l  s olut ion ,   te r ms   of   I VN T ,   R P L ,   P DR ,   a nd  NH P O   r outi ng   metr ics   a r e   c hos e n  ba s e d  on  the  r e quir e d  s olut ion  whic h   is   pr e s e nted  in  F igu r e s   3  to   6.   A  c ompar is on  in   F igu r e   3  s hows   that  the   I P DG R   pr otocol  r e duc e s   the   P DR   r a ti o   by   a bout  17 . 4%   a nd  22. 2 %   ove r   P DG R   a nd  DG R   pr otocols   r e s pe c ti ve ly.   As   s hown  in  F igu r e   4 ,   a s   s pe e d  incr e a s e s ,   DG R   a nd  P DG R   ha ve   s maller   P DR .   T he   im pl icit  r e a s ons   a r e   a s s or ted.   DG R ,   c ons ider s   both  ge ogr a phic  pos it ion  a nd   mot ion  dir e c ti on   whe n  s e lec ti ng  the  ne xt  hop .   Als o,   it   c ons ider s   the  pa c ke t  holder ’ s   c ur r e nt   ne ighbor s   t o  c a lcula te  the  we ight e d  s c or e   f or   s e lec ti ng  the   n e xt  hop.   T he r e f or e ,   it   is   c lea r   that  the  s e lec ted  ne xt  hop  m a y  no  longer   in   VN T .   W r ong  s e lec ti on  incur s   mo r e   pa c ke t   los s .   P DG R   c ons ider s   the  pa c ke t  holder ’ s   f utur e   ne ighbor s   to  c a lcula te  the  we ight e d  s c or e   f o r   s e lec ti ng  the   ne xt  hop.   I t  r e li e s   on  a   c onve nti ona l   be a c oning  a ppr oa c h  to  make   it s   p r e diction.   T hus ,   thi s   incr e a s e s   s tale   inf or mation  in  VN T   due   to   incr e ments   in  the  ve hic le  s pe e d.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   &  C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708       E nhanc ing  r outi ng  e ff icie nc y   in   highw ay   e nv ir onme nts   of  v e hicular   ad  hoc   …   ( M ahmoud   A .   A l  Shugr a n )   499   F igur e   4  i ll us tr a tes   a   c ompar is on  whe r e   the  I P DG R   pr otocol  de mons tr a tes   a   notable   r e duc ti on   in  the   R P L   r a ti o   by   a ppr oxim a tely   23%   a nd   34%   whe n   c ompar e d  to   the   P DG R   a nd  DG R   pr otocols ,   r e s pe c t ively.   I n  F igur e   6 ,   a   no table   incr e a s e   in   hop   c ount   is   obs e r ve d  a t   a   ve hicle   s pe e d  of   110 ,   whic h   is   e vident  in   b oth  DG R   a nd  P DG R   pr otocols ,   c ons e que ntl y  lea ding  to   lon ge r   R P L .   T his   s ur ge   in  hop   c ount  c a n  be   a tt r ibut e d  to  the   incor r e c t  s e lec ti on  of   the  ne xt  r e lay  node ,   r e s u lt ing  in  the  c onti nue d  p r e domi na nc e   of   r e c ove r y  mode  f or wa r ding  ove r   g r e e dy  f or wa r d ing  in   both  p r otoc ols .   T his   phe nomenon   is   e xa c e r ba ted  by  the   a c c e ler a ti on  of   ve hicle   s pe e ds ,   lea ding  to   a   c or r e s ponding  incr e a s e   in  s tale   in f or mation   withi n   the   VN T .   I n   c ontr a s t,   the  R P L   of   I P DG R   r e mains   una f f e c ted  by  the  a c c e ler a ti on  of   ve hicle   s pe e ds .   W it h  I P DG R ,   a s   ve hicle   s pe e ds   incr e a s e ,   the  s tale   in f or mation   withi n   the   VN T   de c r e a s e s   du e   to   the   F L B S ,   r e s ult ing   in   a   mo r e   a c c ur a te  s e lec ti on  of   the   ne xt  f or wa r de r .   C ons e que ntl y,   the  pr e domi na nc e   of   gr e e dy  f or wa r d ing  ove r   r e c ove r y  mode  f o r wa r ding  pr ogr e s s ively  incr e a s e s .   As   the  major it y  of   f o r wa r ding  is   a c c ompl is he d  gr e e dil y,   thi s   f a c il it a te s   a   r a pid  r e duc ti on  in  the   length  o f   the  r outi ng   pa th,   a s   e vide nc e d  by  the  de c r e a s e   in  hop   c ount.   F igur e   5  il lus tr a tes   the  a ve r a ge   I VN T   r a ti o  a c r os s   the  I P DG R ,   P DG R ,   a nd  DG R   pr otocols   r e lative  to   ve hicle   s pe e d.   T he   pr otocol   e xhibi ti ng   the   lowe s t  I VN T   r a ti o   is   c ons ider e d  the   mos t  f a vor a ble.   A   c ompar is on  pr e s e nted  in  F igur e   7   indi c a tes   that   the  I P DG R   pr otocol   outper f or ms   both   P DG R   a nd   DG R   p r otocols ,   r e duc ing  the  I VN T   r a ti o  by   a ppr oxim a tely  44 %   a nd  52% ,   r e s pe c ti ve ly.   Unde r   s pe e ds   be low  80  k m/ hr ,   a ll   pr otocols   de mons tr a te  r e a s ona ble  a ve r a ge   I VN T   va lues .   How e ve r ,   a s   s pe e ds   e xc e e d  90  km/ hr ,   I P DG R   e xhibi ts   notable   a dva ntage s   ove r   P DG R   a nd   D GR .   T his   a dva ntage   is   pa r ti c ular ly   e vident  in  s c e na r ios   c ha r a c ter ize d  by  high  topol ogy  c ha nge s ,   f a c il it a ted  by  I P DG R 's   innovative  be a c oning  f e a tur e s .   T hr ough   I P DG R 's   ne w  be a c oning  a pp r oa c h,   the  be a c on   pa c ke t  tr a ns mi s s ion  r a te   incr e a s e s ,   a tt r ibut e d  to  the  ut il iza ti on   of   the   F L B S   s c he me.   L e ve r a ging   F L B S   f o r   be a c o n  tr a ns mi s s ion  e nha nc e s   the  a c c ur a c y  o f   in f or mati on  withi n   VN T   e ntr ies ,   c ons e que ntl y  de c r e a s ing  the  I VN T   r a te.             F igur e   3.   P DR   via   ve hicle   s pe e d     F igur e   4.   R P L   via  ve hicle   s pe e d           F igur e   5.   I VN T   via  ve hicle   s pe e d   25 35 45 55 65 75 85 95 60 80 100 120 140 T h e   P D R V e h ic le   s p e e d    k m /h Th e  P D R   v s   v eh i cl e  s peed/ s a m e  di recti o n I P D GR P D GR D GR 0 10 20 30 40 50 60 70 60 80 100 120 140 Ho p s   C o u n t V e h ic le   s p e e d   k m /h R P L  v s   v eh i cl e  s peed/ s a m e  di recti o n I P D G R P D G R D G R 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 60 80 100 120 140 I n c o n s is t e n c y   o f   ve h ic le ’ s  n e ig h b o r s   t ab le  ( I V N T )   V e h ic le   s p e e d   k m /h   I n co n s i s ten cy   o f   v eh i cl e’s   n ei g h bo rs   ta bl e  (I V N T)  V s . v eh i cl e  s peed/ s a m e  di recti o n I P D GR P D GR D GR Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   &  C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 ,  F e br ua r y   20 25 :   493 - 504   500   F igur e   6   i ll us tr a tes   the   NH P O  r e lative   to   the  s pe e d   of   ve hicle   moveme nt   f or   the   I P DG R ,   P DG R ,   a nd  DG R   pr otocols ,   with  the  pr otocol   e xhibi ti ng  f e we r   NH P Os   c ons ider e d  s upe r ior .   M e a nwhile,   F igur e   8  de mons tr a tes   that  the  F L B S   a lgor it hm   e mpl oye d   in  the   I P DG R   p r otocol  r e duc e s   the  a ve r a ge   N HPO  by  a ppr oxim a tely  22%   a nd  28 %   c ompar e d  to   P DG R   a nd  DG R   r e s pe c ti ve ly.   I n  F igu r e   5,   it   is   e vide nt  that  a s   ve hicle   ve locity  incr e a s e s ,   da ta  tr a ns mi s s ion  e nc ounter s   mor e   NH P Os   whe n  us ing  P DG R   a nd  DG R   pr otocols .   How e ve r ,   P DG R   e xhibi ts   a   r e latively  b e tt e r   pe r f o r manc e   than  DG R   due   to  i ts   pr e dictive  a ppr oa c h.   C onve r s e ly,   I P DG R   de mons tr a tes   s upe r ior   pe r f o r manc e ,   e xpe r ienc ing   the   lea s t  NH P Os .   T his   e nha n c e ment  in  I P DG R   is   a tt r ibut e d   to  the   incor por a ti on   of   the  F L B S   a lgor it hm's   nove l  f e a tur e s .           F igur e   6.   NH P O   via   ve hicle   s pe e d       4. 2.     S c e n ar io  2   r e s u lt s :   S ou r c e   ve h icle   an d   d e s t i n at ion   ve h icle   m ovin g   in   t h e   o p p os it e   d ire c t io n   T his   s c e na r io  dis c us s e s   the  im pa c t  of   ve hicle   s pe e d  on  the  r outi ng  pe r f or manc e   o f   pr opos e d   im pr ove d  a nd   c onve nti ona l  P DG R   in  te r ms   of   P DR ,   R P L ,   I VN T ,   a nd   NH P O  r outi ng  metr ics   a r e   c hos e n  ba s e d  on  the  r e qui r e d  s olut ion   whic h  a r e   pr e s e nted  in  F igur e   7   to   10 .   A   c ompar is on  in   F igu r e   7   s hows   that   the  I P DG R   pr otocol  r e duc e s   the  P DR   r a ti o  by  a bout  21%   a nd  25%   ove r   P DG R   a nd  DG R   pr otocols   r e s pe c ti ve ly.   As   s hown  in  F igur e   9,   a s   s pe e d  inc r e a s e s ,   DG R   a nd  P DG R   ha ve   s maller   P DR .   T he   im pli c it   r e a s ons   a r e   a s s or ted.   DG R ,   c ons ider s   both  ge ogr a phic  pos it ion  a nd  mot ion  di r e c ti on  whe n  s e lec ti ng  the  ne xt  hop.   Als o,   it   c ons ider s   the  pa c ke t   holder ’ s   c ur r e nt   ne ighbor s   to  c a lcula te  the  we ight e d   s c or e   f o r   s e lec ti ng  the   ne xt  hop.   B ut   i t  didn’ t  c ons ider   ne ighbor s   oppos it e   moveme nt  dir e c ti on .   T he r e f or e ,   it   is   c lea r   that  the  s e lec ted   ne xt  hop  may   no  longer   be   in   VN T .   W r ong   s e lec ti on  incur s   mo r e   pa c ke t  los s .   P DG R   c ons ider s   th e   pa c ke t  holder ’ s   f utu r e   ne ighbor s   to   c a lcula te  the  we i ghted  s c or e   f o r   s e lec ti ng  the   ne xt   hop.   I t   r e li e s   on  a   c onve nti ona l  be a c oning  a ppr oa c h  to   make   i ts   pr e diction.   Als o ,   it   did   not   c ons ider   ne ighbor s   oppos it e   moveme nt  dir e c ti ons .   T hus ,   thi s   incr e a s e s   s tale   inf or mation  in   VN T   due   to  inc r e ments   in  the  ve hicle   s pe e d.   F igur e   8  ind ica tes   that  the  I P DG R   pr otocol  outper f or ms   both  P DG R   a nd  DG R   p r otocols   by  r e duc ing   the  R P L   r a t io  by   a pp r oxim a tely   32%   a nd   38%   r e s pe c ti ve ly.   I n   F igur e   10,   de s pit e   the   ve hicle   ve locit y  va r ying   a t  the  s a me  r a te  a s   the   c ons tant  bit   r a te  ( C B R )   a nd  ve hicle   number s ,   ther e   is   a   notable   inc r e a s e   in  the   a ve r a ge   number   of   hops   in  the  r e c ove r y  mode,   pa r ti c ula r ly  a t  a   ve hicle   s pe e d  of   90.   T his   incr e a s e   is   pr im a r il y   a tt r ibut e d  to   the   high  d is c onne c ti on  be twe e n  c omm unica ti ng  ve hicle s   c a us e d  by  the   oppos it e   mot ion   dir e c ti on  of   int e r media te  node s .   C ons e que ntl y,   t he r e   is   a   s igni f ica nt  incr e a s e   in  hop  c ount ,   r e s ult ing  in  a   longer   R P L .   M or e ove r ,   s e lec ti ng  the  ne xt  hop   wit h  a   dif f e r e nt  dir e c ti on   of   mot ion  lea ds   to   a   higher   a ve r a ge   number   of   hops ,   incr e a s ing  the  li ke li hood  o f   pa c ke t  dr ops   a long  the  r oute.   Nota bly ,   I P DG R   e xhibi ts   a   lowe r   a ve r a ge   number   of   hops   c ompar e d  to   the  other   pr o tocols ,   owing  to   it s   nove l  be a c oning  e xtens ion.   I n  F igur e   9,   it   is   e vident  that  a s   ve hicle   s pe e d  i nc r e a s e s ,   the  topol ogy  unde r goe s   r a pid  c ha nge s ,   pa r ti c ular ly  c ons ider ing   the  oppos it e   mot ion   dir e c ti on  of   int e r media te   ve hicle s .   All   pr otocols   mai ntain  a n  a c c e ptable   mea n  of   I VN T   whe n   the  ve hicle   s pe e d  is   be low  65  km/ h r ,   owing  to   va r ious   f a c tor s .   DG R ,   f or   ins tanc e ,   c ons ider s   the   c ur r e nt   ve hicle   ne ighbor s   in   I VN T   ba s e d  on   a   long   be a c oning   ti me   a ppr oa c h.   C onve r s e ly,   P DG R   a nti c ipate s   ne a r - f utur e   ne ighbor s   us ing  a   pr e dictive  a ppr oa c h,   a lbeit  s ti ll   r e lyi ng   on  long - ter m  be a c oning.   T his   a ppr oa c h   e nha nc e s   a c c ur a c y  in  VN T ,   lea ding  to   de c r e a s e d  I VN T   c ompa r e d  to  DG R .   How e ve r ,   a s   the  s pe e d   s ur pa s s e s   70  km/ hr ,   I P D GR   de mons tr a tes   s upe r ior it y   ove r   both   P DG R   a nd  DG R   pr otocols .   I P DG R   leve r a ge s   it s   ne w   f e a tur e s   to  o utper f or m ,   r e duc ing   the  I VN T   r a t io  by   a ppr oxim a tely  35%   a nd  38%   c ompar e d   to  P DG R   a nd   DG R   pr otocols   r e s pe c ti ve ly.   T he   F L B S   s c he me  plays   a   c r uc ial   r ol e   in  thi s   0 10 20 30 40 50 60 70 60 80 100 120 140 N HP O V e h ic le   s p e e d    k m /h N HP O  V s .   v eh i cl e  s peed/ s a m e  di recti o n I P D GR P D GR D GR Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   &  C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708       E nhanc ing  r outi ng  e ff icie nc y   in   highw ay   e nv ir onme nts   of  v e hicular   ad  hoc   …   ( M ahmoud   A .   A l  Shugr a n )   501   im pr ove ment,   incr e a s ing  the  be a c on  pa c ke t  s e nding  r a te  a nd  c ons e que ntl y  c ontr ibut ing  to  the  r e duc ti on  in  the  I VN T   r a te .   T he   f indi ngs   de picte d  in  F igur e   10  il lus tr a te   the  i mpac t  on  the   I P DG R ,   P DG R ,   a nd   DG R   pr otocols   whe n  c ons ider ing  the   mot ion   o f   int e r media te   ve hicle s   in  a ll   di r e c ti ons .   C onc ur r e nt ly,   F igu r e   10   r e ve a ls   that   the  uti li z a ti on  o f   the   I P DG R   pr o tocol  r e duc e s   the  a ve r a ge   NH P O  by  a ppr oxim a tely   31%   a nd  40%   c ompar e d  to  P DG R   a nd  DG R   r e s pe c ti ve ly.   Additi ona ll y,   t he   f igur e   indi c a tes   that  a s   ve hicle   ve locity  incr e a s e s ,   the  f or wa r de d  pa c ke ts   e nc ounter   mo r e   NH P Os   whe n   e mpl oying  P DG R   a nd  DG R   p r otocols .   T his   e f f e c t  is   mor e   pr onounc e d  with  DG R   c ompar e d   to  P DG R ,   owi ng  to  it s   pr e diction  a lgo r it hm .   I P DG R   e xhibi ts   s upe r ior   pe r f or manc e   ove r   P DG R   a nd  DG R   due   to   it s   nove l   F L C   a lgor it hm.             F igur e   7.   P DR   via   ve hicle   s pe e d         F igur e   8.   R P L   via  ve hicle   s pe e d             F igur e   9.   I VN T   via  ve hicle   s pe e d     F igur e   10.   NH P O  via   ve hicle   s pe e d       5.   CONC L USI ON   I n  c onc lus ion,   thi s   s tudy  pr e s e nts   the  I P DG R ,   a   r e f ined  ve r s ion  of   the  c onve nti ona l  P DG R   pr otocol .   I P DG R   f oc us e s   on  e nha nc ing  the  be a c oning  pr oc e s s   by  dyna mi c a ll y  a djus ti ng  be a c oning  int e r va ls   ba s e d  on  ve hicle   s pe e d,   f a c il it a ted  by   a   f uz z y  logi c   c o ntr oll e r .   T his   e nha nc e ment  a im s   to  opti m ize   b e a c oning   e f f icie nc y  while  mi nim izing   ove r he a d.   T he   e va l ua ti on  of   I P DG R 's   pe r f or manc e   c ompar e d  to   tr a dit ional  P DG R   a nd  DG R   pr otocols   wa s   c onduc ted  us ing   a   be s poke   s im ulation  tool   de s igned  f or   VA NE T   s c e na r ios .   T wo  dis ti nc t  s c e na r ios   we r e   e xa mi ne d:  one   whe r e   a ll   ve hicle s   moved  in   the  s a me  di r e c ti on,   a nd   a nother   whe r e   int e r media te  ve hicle s   tr a ve led  in  mul t ipl e   d ir e c ti ons   while  the  s our c e   a nd  de s ti na ti on  ve hicle s   moved  in  oppos it e   dir e c ti ons .   R e s ult s   of   the   e va luation  highl ight e d   I P DG R 's   s upe r ior   pe r f or manc e   a c r os s   ke y  r outi ng   metr ics ,   including   P DR ,   R P L ,   I nc ons is tenc y  of   I VN T ,   a nd   NH P O .   T he s e   met r ics   we r e   s e lec ted  ba s e d  on  their   r e leva nc e   to   the  ta r ge ted  s olut ion .   Ov e r a ll ,   I P DG R   de mons tr a ted   notable   im pr ove me nts   ove r   c onve nti ona l  P DG R   a nd  DG R   pr otocols ,   s how c a s ing  it s   potential  to  e nha nc e   r outi ng   e f f icie nc y  a nd  r e li a bil it y  in   VA NE T   e nvir onments .   25 35 45 55 65 75 85 60 80 100 120 140 P ac k e t   D il iv ar y   R at e   V e h ic le   s p e e d    k m /h P a ck et  di l i v a ry   ra te  V s .   v eh i cl e  s pee d/   o ppo s i te  di recti o n I P D GR P D GR D GR 0 10 20 30 40 50 60 70 80 60 80 100 120 140 Ho p s   C o u n t V e h ic le   s p e e d   k m /h R P L  V s .   v eh i cl e  s pee d/ o pp i s i te  di recti o n I P D GR P D GR D GR 0 10 20 30 40 50 60 80 100 120 140 I n c o n s is t e n c y   o f   ve h ic le ’ s   n e ig h b o r s   t ab le  ( I V N T ) V e h ic le   s p e e d   k m /h I n co n s i s ten cy   o f   v eh i cl e’s   n ei g h bo rs   ta bl e  (I V N T)  v s   v eh i cl e  s peed \ o ppo s i te  di recti o n I P D GR P D GR D GR 0 10 20 30 40 50 60 70 80 60 80 100 120 140 N HP O  V e h ic le   s p e e d   k m /h N HP O  V s .   v eh i cl e  s peed \ o ppo s i te  di recti o n I P D GR P D GR D GR Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   &  C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 ,  F e br ua r y   20 25 :   493 - 504   502   AC KNOWL E DGM E N T S   M a ny  thanks   to  the  De a ns hip  of   S c ienti f ic  R e s e a r c h  a t  the  I mam  Abdulr a hman   B in  F a is a l  Unive r s it y.   W he r e   thi s   r e s e a r c h  is   f unde d  by   I ma m  Abdulr a hman  B in  F a is a l  Unive r s it y,   unde r   gr a n t  number   2019 - 383 - AS C S .       RE F E RE NC E S   [ 1]   A .  R a s he e d,  S .  G il la ni ,  S .  A jm a l,   a nd  A .  Q a yyum,  “ V e hi c ul a r   a d  hoc   ne twor k  ( V A N E T ) :  a   s ur ve y,  c ha ll e nge s ,  a nd  a ppl ic a ti o ns , ”   in   V e hi c ul ar  A d - H oc  N e tw or k s  f or  Sm a r t  C it ie s , S in ga por e :  S pr in ge r , 2017, pp. 39 – 51.   [ 2]   S .  A .  R a s hi d  e t  al . ,  “ A   c ol la bor a te d  ge ne ti c   w it h  li on  opt im iz a ti on  a lg or it hms   f or   im pr ovi ng  th e   qua li ty   of   f or w a r di ng   i n  a   ve hi c ul a r   a d - hoc   n e twor k, ”   I A E S  I nt e r nat io nal   J our nal   of   A r ti fi c ia l  I nt e ll ig e nc e   (IJ - A I ) ,  vol .  12,  no.  2,  pp.   667 – 677,  2023,   doi :  10.11591/i ja i. v12.i2.pp667 - 677.   [ 3]   N .  J a s w a nt h,  S .  P us hol a ,  A .  M e hr a ,  P .  R a j,   N .  R a ja s r e e ,  a nd  H .  V e nka ta r a ma n,  “ R out e - V P la t:   s ur ve y  a nd  a na ly s is   of   r ou ti ng  pr ot oc ol s   f or   c omm uni c a ti on  in   mul ti - hop  ve hi c ul a r   pl a to oni ng, ”   SA E   I nt e r nat io nal   J our nal   of   C onne c te d  and  A ut om at e d   V e hi c le s , vol . 4, no. 2, pp. 12 – 13, Apr . 2021, doi:  10.4271/12 - 04 - 02 - 0013.   [ 4]   D .  M oha mm e d,   M .   B in   M a n s or ,  a nd  G .  C hi n   H oc k,   “ G e ogr a phi c a l  a nd   ma xi mum   di s ta n c e   on - de ma nd   r out in g  a lg or it hm  G - M D O R A , ”   T E L K O M N I K A   ( T e le c om m uni c at io n  C om put in g  E l e c tr oni c s   and  C ont r ol ) ,  vol .  21,  no.  6,  p p .  1185 – 1195 ,   D e c .  2023,  doi :  10.12928/t e lk omni ka .v21i6.24810.   [ 5]   Z .  S .  H ous s a in i,   I .   Z a im i,   M .  O um s is ,  a nd  S .  E .  A .   O ua ti k,  “ C ompa r a ti ve   s tu dy  of   r out in g  pr ot oc ol s   pe r f or ma nc e   f or   ve hi c ul a r   Ad - hoc  ne twor ks , ”   I nt e r nat io nal  J our nal  of  A ppl ie d E ngi ne e r in g R e s e ar c h , vol . 12, no. 13, pp. 3867 – 3878, 2017.   [ 6]   J .  A lv e s   J uni or   a nd  E .  C .  G .  W il le ,  “ R out in g  in   ve hi c ul a r   a d  hoc   ne twor ks :  ma in   c ha r a c te r is ti c s   a nd  te nd e nc ie s , ”   J our n al   of   C om put e r  N e tw or k s  and C om m uni c at io ns , vol . 2018, 2018, doi :  10.1155/2018/ 1302123.   [ 7]   S .  B ous s ouf a - L a hl a h,  F .  S e mc he di ne ,  a nd  L .  B oua ll ouc he - M e dj koune ,  “ A   pos it io n - ba s e d  r out in g  pr ot oc ol   f or   ve hi c ul a r   a d  hoc   ne twor ks  i n a  c it y e nvi r onme nt , ”   P r oc e di a C om put e r  Sc ie n c e ,  vol . 73, pp. 102 – 108, 2015, doi:  10.1016/j .pr oc s .2015.12.054.   [ 8]   S .  K uma r   a nd  A .  K .   V e r ma ,  “ P os it io n  b a s e d   r out in g  pr ot oc ol s   i n  vA N E T :  a  s ur ve y, ”   W ir e l e s s   P e r s onal   C om m uni c at io ns ,   vol . 83,  no. 4, pp. 2747 – 2772, 2015, doi:  10.1007/s 11277 - 015 - 2567 - z.   [ 9]   D .  D a s   a nd  R .  M is r a ,  “ I mpr ovi s e d  dyna mi c   ne twor k  c onn e c ti vi ty   mode l  f or   ve hi c ul a r   a d - H oc   ne twor ks   ( V A N E T s ) , ”   J ou r n al   of   N e tw or k  and  C om put e r  A ppl ic at io ns , vol . 122, pp. 107 – 114, N ov. 2018, doi:  10.1016/j .j nc a .2018.08.014.   [ 10]   A .  B e nga g  a nd  M .  E l  B oukha r i,   “ C la s s if ic a ti on  a nd  c ompa r is on  of   r out in g  pr ot oc ol s   in   V A N E T s , ”   in   2018  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e  on I nt e ll ig e nt  Sy s te m s  and C om put e r  V is io n ( I SC V ) , A pr . 2018, pp. 1 – 8, doi:  10.1109/I S A C V .2018.8354025.   [ 11]   S .  S mi r i,   A .  B ous ha ba ,  R .  B e n  A bbou,  a nd  A .  Z a hi ,  “ G e ogr a phi c   a nd  to pol ogy  ba s e d  r out in g  pr ot oc ol s   in   ve hi c ul a r   a d - hoc   ne twor ks :  P e r f or ma nc e   e va lu a ti on  a nd  Q oS   a na ly s is , ”   in   201 8  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  I nt e ll ig e nt   Sy s te m s   and  C o m p ut e r   V is io n ( I SC V ) , A p r . 2018, pp. 1 – 8, doi:  10.1109/I S A C V .2018.8 354070.   [ 12]   T .  A .  K uma r   a nd  A .  T .  R e z a ,   “ A  s ur ve y  on  uni c a s t  r out in g  pr ot oc ol s   f or   V A N E T , ”   I nt e r nat io nal   J ou r nal   of   E ngi ne e r in g  and   C om put e r  Sc ie n c e , vol . 5, no. 5, M a y 2016, doi:  10.18535/i je c s /v 5i 5.37.   [ 13]   S .  S mi r i,   A .  B e n  A bbou,  A .  B ous ha b a ,  A .  Z a hi ,  a nd   R .  B e n  A bbou,  “ WA - G P S R :  w e ig ht - a w a r e   G P S R - ba s e d  r out in g  pr ot oc ol     f or   V A N E T , ”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   I nt e r ac ti v e   M obi le   T e c hnol ogi e s   ( iJ I M ) ,  vol .  15,   no.  17,  S e p.  2021,   doi :   10.3991/i ji m.v15i 17.24083.   [ 14]   H .  K a ur   a nd  M e e n a ks hi ,  “ A na ly s is   of   V A N E T   ge ogr a phi c   r o ut in g  pr ot oc ol s   on  r e a l  c it y  ma p, ”   in   2017  2nd  I E E E   I nt e r nat i onal   C onf e r e nc e   on  R e c e nt   T r e nds   in   E le c tr oni c s ,  I nf or m at io n  &  C om m uni c at io n  T e c hnol ogy   ( R T E I C T ) ,  M a y  2017,  pp.  895 – 8 99,     doi :  10.1109/R T E I C T .2017.8256727.   [ 15]   A .  B e nga g,  A .  B e ng a g,  a nd  M .  E lb oukha r i,   “ R out in g  pr ot oc ol s   f or   V A N E T s :  a   t a xonomy,  e va lu a ti on  a nd  a na ly s is , ”   A dv anc e s   in   Sc ie nc e , T e c hnol ogy  and  E ngi ne e r in g Sy s te m s , vol . 5, no. 1, pp . 77 – 85, 2020, doi:  10.25046/aj050110.   [ 16]   F .  W a ng,  H .  X ie ,  Q .   C he n,  S .  A .   D a va r i,   J .  R odr ig ue z ,  a nd  R .  K e nne l,   “ P a r a ll e l  pr e di c ti ve   to r que   c ont r ol   f or   in duc ti on  ma c hi ne s   w it hout   w e ig ht in g  f a c to r s , ”   I E E E   T r ans ac ti ons   on  P ow e r   E le c tr oni c s ,  vol .  35,   no.  2,  pp.  1779 – 1788,  F e b.  20 20,     doi :  10.1109/T P E L .2019.2922312.   [ 17]   M .  A .  R .  A bde e n,  A .  B e g,  S .  M .  M os ta f a ,  A .  A bdul G ha f f a r ,   T .  R .  S he lt a mi ,  a nd  A .   Y a s a r ,  “ P e r f or ma nc e   e va lu a ti on  of   V A N E T   r out in g pr ot oc ol s  i n M a di na h c it y, ”   E le c tr oni c s , vol . 11, no. 5,  M a r . 2022, doi:  10.3390/ele c tr oni c s 11050777.   [ 18]   P .  S e hr a w a t  a nd  M .  C ha w la ,   “ I nt e r pr e ta ti on  a nd  in ve s ti ga ti ons   of   to pol ogy  ba s e d  r out in g  pr ot oc ol s   a ppl ie d  in   dyna mi c   s ys te m  of   V A N E T , ”   W ir e le s s  P e r s onal  C om m uni c at io ns , vol . 128, no. 3,  pp. 2259 – 2285, F e b. 2023, doi:  10.1007/s 11277 - 022 - 10042 - 3.   [ 19]   J .  G ong,  C . - Z .  X u,  a nd  J .  H ol le ,   “ P r e di c ti ve   di r e c ti ona l  gr e e dy  r out in g  in   ve hi c ul a r   a d   hoc   n e twor ks , ”   in   27 th   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e  on Dis tr ib ut e d  C om put in g Sy s te m s  W or k s hops  ( I C D C SW ’ 07) , 2007, doi:  10.1109/I C D C S W .2007.65.   [ 20]   J .  Y a n,   M .  R ya n,  a nd  J .   P ow e r ,  U s in g  fu z z y   lo gi c :   to w a r ds   in te ll ig e nt   s y s te m s .  U pp e r   S a ddl e   R iv e r :  P r e nt ic e - H a ll ,  I nc ,    1995.   [ 21]   E .  H .  M a mda ni   a nd  S .  A s s il ia n,  “ A n  e xpe r im e nt   in   li ngui s ti c   s ynt he s is   w it h  a   f uz z y  lo gi c   c ont r ol le r , ”   I nt e r nat io nal   J our n al   of   M an - M ac hi ne  St udi e s , vol . 7, no. 1, pp. 1 – 13, J a n. 1975, doi:  10.1016/S 0020 - 7373( 75) 80002 - 2.   [ 22]   N .  M .  S a ba h a nd  A .  H o c a ni n,  “ A n   im pr ove d  r a ndom  w a ypoi nt  mobi li ty   mode l  f or   w ir e le s s   a d  hoc   ne twor ks , ”   in   2 nd   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e  on I nf or m at io n and M ul ti m e di a T e c hnol ogy  ( I C I M T  2010) , 2010, pp. V3 -- 146 -- V3 -- 150.   [ 23]   Q .  V .  K ha nh,  P .  M .  C hua n,  V .  H .  N a m,  D .  M .  L in h,  N .  T .  B a n,  a nd  N .  D .  H a n,  “ A   hi gh - pe r f o r ma nc e   r out in g  p r ot oc ol   ba s e d  on  mobi le   a ge nt   f or   mobi le   a d  hoc   ne twor ks , ”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   I nt e r ac ti v e   M obi le   T e c hnol ogi e s ,  vol .  15,  no.  3,  pp.  30 – 42,  2021, doi:  10.3991/i ji m.v15i 03.13007.   [ 24]   V .  K .  Q uy,  V .  H .  N a m,  D .  M .  L in h,  N .  T .  B a n,  a nd  N .  D .  H a n,  “ C omm uni c a ti on  s ol ut io ns   f or   ve hi c le   a d - hoc   ne twor k  in   s ma r t  c it ie s   e nvi r onme nt :  a   c ompr e he ns iv e   s ur ve y, ”   W ir e le s s   P e r s o nal   C om m uni c at io ns ,  vol .  122,  no.  3,  pp.  2791 – 2815,  F e b.  2 022,     doi :  10.1007/s 11277 - 021 - 09030 - w.   [ 25]   M .  A ln a bha n,  M .  A l s huqr a n,  M .  H a mm a d,  a nd  M .  A l  N a w a ys e h,  “ P e r f or ma nc e   e va lu a ti on  of   uni c a s t  r out in g  pr ot oc ol s   in   M A N E T s - c ur r e nt   s ta t e   a nd  f ut ur e   pr os pe c t s , ”   I nt e r nat io nal   J o ur nal   of   I nt e r ac ti v e   M obi le   T e c hnol ogi e s ,  vol .  11,  no.   1,  pp.  84 – 97,   2017, doi:  10.3991/i ji m.v11i 1.6295.             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.