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Enregistrement W201837444

Position-based routing algorithms for three-dimensional ad hoc networks

2009· dissertation· en· W201837444 sur OpenAlexaff
Alaa E. Abdallah

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConnected dominating setComputer scienceSpanning treeAlgorithmDestination-Sequenced Distance Vector routingTheoretical computer scienceMathematicsMinimum spanning treeCombinatoricsRouting (electronic design automation)Link-state routing protocolRouting protocolComputer network
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In position-based routing algorithms, the nodes use the geographical information to make routing decisions. Recent research in this field addresses such routing algorithms in two-dimensional (2 D ) space. However, in real applications, the nodes may be distributed in three-dimensional (3 D ) space. Transition from 2 D to 3 D is not always easy, since many problems in 3 D are significantly harder than their 2 D counterparts. This dissertation focuses on providing a reliable and efficient position-based routing algorithms with the associated pre-processing algorithms for various 3 D ad hoc networks. In the first part of this thesis, we propose a generalization of the Yao graph where the cones used are adaptively centered on the nearest set of neighbors for each node, thus creating a directed or undirected spanning subgraph of a given unit disk graph (UDG). We show that these locally constructed spanning subgraphs are strongly connected, have bounded out-degree, are t -spanners with bounded stretch factor, contain the Euclidean minimum spanning tree as a subgraph, and are orientation-invariant. Then we propose the first local, constant time algorithm that constructs an independent dominating set and connected dominating set of a Unit Disk Graph in a 3 D environment. We present a truncated octahedral tiling system of the space to assign to each node a class number depending on the position of the node within the tiling system. Then, based on the tiling system, we present our local algorithms for constructing the dominating sets. The new algorithms have a constant time complexity and have approximation bounds that are completely independent of the size of the network. In the second part of this thesis, we implement 3 D versions of many current 2 D position-based routing algorithms in addition to creating many new algorithms that are specially designed for a 3 D environment. We show experimentally that these new routing algorithms can achieve nearly guaranteed delivery while discovering routes significantly closer in length to a shortest path. Because many existing position-based routing algorithms for ad hoc and sensor networks use the maximum transmission power of the nodes to discover neighbors, which is a very power-consuming process. We propose several localized power-aware 3 D position-based routing algorithms that increase the lifetime of a network by maximizing the average lifetime of its nodes. These new algorithms use the idea of replacing the constant transmission power of a node with an adjusted transmission power during two stages. The simulation results show a significant improvement in the overall network lifetime over the current power-aware routing algorithms

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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