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Enregistrement W1493847926 · doi:10.1002/ett.2963

An energy‐aware load‐balanced routing protocol for ad hoc M2M communications

2015· article· en· W1493847926 sur OpenAlexaff
Xiaoying Zhang, Alagan Anpalagan, Lei Guo, Ahmed Shaharyar Khwaja

Notice bibliographique

RevueTransactions on Emerging Telecommunications Technologies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceDynamic Source RoutingWireless Routing ProtocolRouting protocolLink-state routing protocolZone Routing ProtocolOptimized Link State Routing ProtocolDestination-Sequenced Distance Vector routingDistributed computingNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Machine‐to‐machine (M2M) communications will become ubiquitous in the future Internet of Things, and it is important that current wireless networks are developed to support M2M communications. In this paper, we propose an energy‐aware load‐balanced routing protocol for ad hoc M2M communications. Routing is a challenging issue in ad hoc M2M communication networks due to a large number of machine‐type communication (MTC) devices and a lack of infrastructure. Wireless nodes that are used as MTC devices are powered by batteries only. This makes energy efficiency a major issue as each MTC device in the network acts as a router and consumes energy in the routing process. The energy consumption should be reduced to prolong the lifetime of the batteries. Most existing research on energy‐aware routing only focuses on minimising the total energy consumption from the source to the destination device, regardless of the performance degradation caused by the heavy traffic load in the network. The unbalanced traffic load distribution among devices may cause more packet loss and quick battery depletion due to the frequent usage. Unlike existing research, we classify the devices as energy‐critical and load‐critical devices and protect them from participating in the routing frequently. Simulation results demonstrate that the proposed routing protocol significantly increases the packet delivery ratio, reduces delay and prolongs the network lifetime compared to ad hoc on‐demand distance vector and dynamic source routing in the heavy load network. Energy‐aware load‐balanced can also provide better performance compared with delay‐aware MChannel and energy‐aware MChannel protocols when devices have very low energy levels in congested networks. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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