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Enregistrement W1970709378 · doi:10.1016/j.procs.2014.07.089

On Enhancing Network Reliability and Throughput for Critical-range based Applications in UWSNs

2014· article· en· W1970709378 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProcedia Computer Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceThroughputReliability (semiconductor)Range (aeronautics)Reliability engineeringComputer networkTelecommunicationsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Underwater Wireless Sensor Networks (UWSNs) support various applications like pollution monitoring, tsunami warnings, offshore exploration, tactical surveillance, etc. Distinctive features of UWSNs like low available bandwidth, large propagation delay, highly dynamic network topology, and high error probability pose many challenges for designing efficient and reliable communication protocols. In this paper, we propose an extension of IAMCTD (Improved Adaptive Mobility of Courier nodes in Threshold-optimized DBR protocol for UWSNs) that focuses on enhancing network reliability and throughput for critical-range based applications. Our scheme avoids control overhead that was present in IAMCTD for implementing changes in depth threshold. The movement pattern of courier nodes along with reducing communication burden on nodes increases throughput as well. Additionally, stability period is improved and node density per round remains comparatively high improving the overall network reliability. Based on the comprehensive simulations using MATLAB, we observe that our scheme improves the performance in terms of throughput and stability period. Moreover, comparatively higher network density per round is maintained and end-to-end delay is stabilized throughout the network lifetime.

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.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,302

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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