Performance Enhancement of Routing Protocols in Mobile Ad hoc Networks
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes to use virtual backbone structure to handle control messages in ad hoc networks. This structure is effective in reducing the overhead of disseminating control information. In the first part, the approach to build the virtual backbone on the setup phase is presented. The construction of backbone is based on the Minimum Connected Dominating Set (MCDS). The novelty is in the way on finding the MCDS. A Linear Programming approach is used to build a Minimum Dominating Set (MDS). Then, a spanning tree algorithm is applied to provide the MCDS. A theoretical analysis based on probabilistic approach is developed to evaluate the size of MCDS. Different techniques of diffusion in ad hoc networks are presented and compared. The flooding technique is simple and efficient, but it is expensive in term of bandwidth consumption and causes broadcast storm problem. Simulation results show that technique using virtual backbone performs flooding and it is compared to MPR (Multipoint Relay). The second part of this article presents a distributed procedure to maintain the backbone when the mobility of terminals is introduced. A maintenance procedure will be executed by the node which changes its position. This procedure is distributed and guarantees the node connectivity to the backbone. The authors believe that the maintenance of the backbone with small size will be more effective. Simulation results show the performance of this procedure when mobility and scalability are considered.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».