A random obstacle‐based mobility model for delay‐tolerant networking
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When evaluating a new protocol in the network, it is important to use a realistic mobility model to reflect the actual performance of a mobile system. Only the realistic mobility model can better mimic the reality and get more reliable data. However, most existing mobile models of delay‐tolerant networking (DTN) move randomly or on the road according to some rules under the environment without obstacles. These mobile models, without considering the impact of obstacles on the node, do not accord with the fact. To address this problem, we propose a random obstacle‐based mobility model (ROM) aimed at better simulating the real trajectory of a human for DTN in the presence of obstacles. In this model, we can place arbitrary‐shape obstacles in accordance with any actual scene, as well as considering the influence of obstacles on the signal. The mobile path of a node calculated by this node is the shortest path to the destination avoiding certain types of obstacles. In addition, the propagation model contains the attenuation of the signal due to the existence of obstacles. As a result, we have developed a complete obstacle mobility model which is more suitable for studying the performance of the network. We augment the ‘opportunistic network environment’ (ONE) simulator of DTN with required extensions and show that characteristics of the DTN are very different using the new model than it is under models that ONE currently provides. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 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 découle