Secure and efficient routing by Leveraging Situational Awareness Messages in tactical edge networks
Notice bibliographique
Résumé
A desired capability in military operations is the reliable and efficient sharing of Situational Awareness (SA) data at the tactical edge network. Many implementations of SA sharing in the literature use frequent broadcasts of SA messages in order to provide an up-to-date and comprehensive operating picture to all nodes. However, SA sharing may result in an increase in bandwidth requirements at the tactical edge, where power and bandwidth are scarce. Efficient realtime routing is also a challenge in a tactical edge network. We believe there is a good opportunity to leverage the realtime periodic SA messages for assisting routing services. To the best of our knowledge, little research has been done on this front. In this paper, we propose a secure and efficient routing by leveraging SA messages (SER-SA) in tactical edge mobile ad hoc networks. The SER-SA protocol utilizes realtime broadcast SA messages to not only transmit SA data but also to facilitate Multipoint Relay (MPR) node selection and route discovery for providing both realtime broadcast and unicast communication services. In SER-SA, broadcast forwarding is performed only by MPR nodes, which can reduce bandwidth usage compared to pure flooding methods such as Multicast Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing (MAODV). In addition, we reduce bandwidth usage even further by both avoiding dissemination of specific designated routing messages in the network and enhancing the (traditionally local) MPR selection algorithm based on a global algorithm enabled by the shared global SA. We show through simulations that the proposed SER-SA protocol facilitates route discovery in a more bandwidth efficient manner. As a result, it performs better in terms of delivery ratio for providing both broadcast and unicast services in tactical scenarios compared to the existing MANET multicast routing protocols such as Multicast Optimized Link State Routing and MAODV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».