A performance modeling of connectivity in vehicular ad hoc networks (VANETs)
Notice bibliographique
Résumé
An emerging new type of ad hoc networks is Vehicular Ad hoc NETworks (VANETs) which envision Inter-Vehicle Communications. Since, nodes in VANETs are both mobile as well as carrier of information; the network may not have full communication connectivity all the time and they may form several clusters where the nodes in each cluster may communicate with each other directly or indirectly. Multi-clustering happens whenever the minimum distance between two adjacent nodes becomes more than the transmission range of a node. Therefore, two important performance measures which affect the functionality in VANETs are communications connectivity and path availability . In this thesis, we study the statistical properties of these performance measures in VANETs at the steady state. First, it is assumed that the nodes travel along a multi-lane highway which allows vehicles to overtake each other. We derive the probability distributions of the node population size and node's location in the highway segments. Then, we determine the mean population size in a cluster and probability that nodes will form a single cluster. Then we extend the single highway model to a network of highways with arbitrary topology. We determine the joint distribution of the node populations in the highways' segments by application of the BCMP theorem. We model the number of clusters within the node population in a network path as a Markovian birth-death process. This model enables derivation of the probability distribution of the number of clusters and determination of mean durations of continuous communication path availability and unavailability times as functions of mobility and node arrival parameters. At the end, mean packet delay is presented for end to end communication in a path. We give numerical results which illustrate the effect of mobility on continuous communication path availability and communication delay. The results of this work may be helpful in studying the optimal node transmission range assignment, routing algorithms, network throughput, optimization of cross layer design schemes and MAC protocols in VANETs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».