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Enregistrement W2005346846 · doi:10.4018/jmcmc.2009070103

Performance Enhancement of Routing Protocols in Mobile Ad hoc Networks

2009· article· en· W2005346846 sur OpenAlexaff
Kais Mnif, Michel Kadoch

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mobile Computing and Multimedia Communications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBackbone networkConnected dominating setWireless ad hoc networkDistributed computingComputer networkFlooding (psychology)Mobile ad hoc networkScalabilityBundleMinimum spanning treeWirelessNetwork packetAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,560

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 ouverte0,0030,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,305 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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