iCARII: Intersection-based connectivity aware routing in vehicular networks
Notice bibliographique
Résumé
Vehicular Ad hoc Network (VANET) has been gaining the attention from the academic and industry communities due to the promising applications in road safety, traffic management and passenger comfort. However, the short vehicle-to-vehicle (V2V) communication range and the nature of vehicle mobility impose many challenges in packet routing and, accordingly, infrastructure-based applications, e.g., Internet access. For more reliable communication, automobile manufacturers have started the investigation to deploy cellular networks, such as LTE, to support in-car Internet access. In addition to the high communication cost to the end-user, using centric cellular networks for vehicular communication applications causes data explosion and network overload. A feasible solution is using VANETs for mobile data offloading when connectivity to infrastructure is guaranteed, which requires an efficient routing protocol with global connectivity awareness. In this paper, we propose a novel infrastructure-based, dynamic, and connectivity-aware routing protocol, iCARII, to enable infotainment applications and Internet access in an urban environment. iCARII aims to improve VANETs routing performance by enabling selecting roads with guaranteed connectivity and reduced delivery delay. Detailed analysis and simulation-based evaluations of iCARII demonstrate the significant improvement of VANET performance in terms of packet delivery ratio and end-to-end delay with a negligible cost of routing overhead.
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 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 ».