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Enregistrement W1582487684 · doi:10.1109/icmcis.2015.7158713

Secure and efficient routing by Leveraging Situational Awareness Messages in tactical edge networks

2015· article· en· W1582487684 sur OpenAlexaff
Rongfang Song, Joanna Brown, Helen Tang, Mazda Salmanian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceRouting protocolMulticastWireless ad hoc networkDistributed computingDestination-Sequenced Distance Vector routingPolicy-based routingDynamic Source RoutingRouting (electronic design automation)WirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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