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Enregistrement W2008050824 · doi:10.1002/dac.776

MAC‐assisted topology control for<i>ad hoc</i>wireless networks

2006· article· en· W2008050824 sur OpenAlexaff
Ashikur Rahman, Paweł Gburzyński

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Communication Systems · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWireless ad hoc networkComputer networkTopology controlPower controlReachabilityNode (physics)Topology (electrical circuits)Wireless networkWirelessNetwork topologyTransmission (telecommunications)Mobile ad hoc networkGraphDistributed computingPower (physics)AlgorithmTheoretical computer scienceTelecommunicationsKey distribution in wireless sensor networksMathematicsNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We consider ad hoc wireless networks and the topology control problem defined as minimizing the amount of power needed to maintain connectivity. The issue boils down to selecting the optimum transmission power level at each node based on the position information of reachable nodes. Local decisions regarding the transmission power level induce a subgraph of the maximum powered graph G max in which edges represent direct reachability at maximum power. We propose a new algorithm for constructing minimum‐energy path‐preserving subgraphs of G max , i.e. ones minimizing the energy consumption between node pairs. Our algorithm involves a modification to the medium access control (MAC) layer. Its superiority over previous solutions, up to 60% improvement in sparse networks, demonstrates once again that strict protocol layering in wireless networks tends to be detrimental to performance. Copyright © 2005 John Wiley &amp; Sons, Ltd.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,655

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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