C'è una crescente domanda per la distribuzione di grandi quantità di informazioni digitali ai veicoli in movimento. Però, le reti cellulari attualmente ampiamente utilizzate non sono sufficienti a causa della larghezza di banda limitata in ambienti veicolari densi. Recentemente, le reti veicolari ad hoc (VANET) hanno suscitato grande interesse per il miglioramento delle comunicazioni tra veicoli utilizzando tecnologie wireless senza infrastruttura. IEEE 802.11p è lo standard predefinito per fornire comunicazioni da veicolo a veicolo (V2V) in VANET.

Però, ci sono due principali ostacoli tecnici per l'integrazione di LTE con IEEE 802.11p. Primo, la selezione dei nodi gateway deve tenere conto delle prestazioni di rete complessive dell'LTE e del V2V. Secondo, La creazione di percorsi da un veicolo a un gateway è impegnativa a causa della mobilità dei veicoli e della diversa densità dei nodi. La mobilità del veicolo e la qualità del collegamento wireless tra i veicoli devono essere considerate attentamente per la selezione dei percorsi. Per determinate ore o tratti stradali, i veicoli sono densamente distribuiti, e quindi il numero di nodi di invio simultanei è enorme. In IEEE 802.11p, l'aumento del numero di nodi di invio porta a un degrado delle prestazioni a causa di uno schema di contesa esponenziale basato sul backoff a livello MAC.

Per risolvere questi problemi, Celimuge Wu e colleghi dell'Università di Elettro-Comunicazioni, Tokio, hanno proposto un approccio di clustering a due livelli in cui i nodi di testa del cluster nel primo livello cercano di ridurre le contese del livello MAC per le comunicazioni da veicolo a veicolo (V2V), e i nodi head del cluster nel secondo livello sono responsabili della fornitura di una funzionalità di gateway tra V2V e LTE.

Nel clustering di primo livello viene impiegato un algoritmo basato sulla logica fuzzy, e un algoritmo di Q-learning viene utilizzato nel clustering di secondo livello per regolare il numero di nodi gateway. "Risultati approfonditi della simulazione in varie condizioni di rete mostrano che il protocollo proposto può ottenere un miglioramento del throughput del 23% in scenari ad alta densità rispetto agli approcci esistenti, "dice Wu.