Sparsely‐deployed relay node assisted routing algorithm for vehicular ad hoc networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we study the issue of routing in a vehicular ad hoc network with the assistance of sparsely deployed auxiliary relay nodes at some road intersections in a city. In such a network, vehicles keep moving, and relay nodes are static. The purpose of introducing auxiliary relay nodes is to reduce the end‐to‐end packet delivery delay. We propose a sparsely deployed relay node assisted routing (SRR) algorithm, which differs from existing routing protocols on how routing decisions are made at road intersections where static relay nodes are available such that relay nodes can temporarily buffer a data packet if the packet is expected to meet a vehicle leading to a better route with high probability in certain time than the current vehicles. We further calculate the joint probability for such a case to happen on the basis of the local vehicle traffic distribution and also the turning probability at an intersection. The detailed procedure of the protocol is presented. The SRR protocol is easy to implement and requires little extra routing information. Simulation results show that SRR can achieve high performance in terms of end‐to‐end packet delivery latency and delivery ratio when compared with existing protocols. Copyright © 2013 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».