Fault‐tolerance in wireless ad hoc networks: bi‐connectivity through movement of removable nodes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT For a wireless ad hoc network to achieve fault‐tolerance, it is desired that the network is bi‐connected. This means that each pair of nodes in the network have at least two node‐disjoint paths between them, and thus, failure at any single node does not partition the network. In other words, in a bi‐connected network, there is no cut‐node (defined as a node such that the removal of it partitions the network). To make a connected but not bi‐connected network become bi‐connected, actions should be taken such that all cut‐nodes become non‐cut‐nodes. In this research, we propose to deal with cut‐nodes from a new perspective. Specifically, we first introduce a new concept of removable node , defined as a non‐cut‐node such that the removal of it does not generate any new cut‐node in the network. Then, we propose to move a removable node to a new location around a cut‐node. In this way, the cut‐node becomes a non‐cut‐node, that is, the failure of it does not partition the network anymore. Algorithms are provided (i) to identify removable nodes; (ii) to match cut‐nodes with a feasible set of removable nodes, in which all nodes can be simultaneously removed from the network without generating any new cut‐node in the network; and (iii) to derive the final location of a removable node such that its movement distance is the shortest and the associated cut‐node becomes a non‐cut‐node. The proposed algorithms do not guarantee the final bi‐connectivity but have the merits of a large success rate (almost 100% in the simulation), a small number of moved nodes, and a short total movement distance. In addition, the proposed algorithms are shown to be effective even when there are a large portion of fixed nodes in the network. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».