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Enregistrement W2023162496 · doi:10.4018/jbdcn.2006100102

Simulating Realistic Urban Scenarios for Ad Hoc Networks

2006· article· en· W2023162496 sur OpenAlexaff
Abdoul-Kader Harouna Souley, Soumaya Cherkaoui

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Data Communications and Networking · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMobility modelAnimationMobile ad hoc networkAd hoc On-Demand Distance Vector RoutingWireless ad hoc networkDistributed computingRouting (electronic design automation)Routing protocolComputer networkOptimized Link State Routing ProtocolComputer graphics (images)TelecommunicationsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Realistic simulation scenarios are critical for correctly assessing the performance of mobile ad hoc networks. This paper presents a tool to generate realistic mobility traces for MANET simulations. A new mobility module called AMADEOS was developed as an extension for the CANUMobisim framework. AMADEOS makes it easy and fast to automatically generate realistic mobility. It allows editing spatial environments with polygonal obstacles to be used within simulations. It also allows visualizing an animation of the generated mobility traces. To model mobility for simulation environments, a new mobility model was created that takes into account obstacles. A new propagation model based on ray tracing was also implemented as part of AMADEOS. AMADEOS was used to re-evaluate the performance of the AODV routing protocol in some realistic scenarios.

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 candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,002
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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