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Enregistrement W2044440600 · doi:10.1109/vetecf.2010.5594525

A Model Based Connectivity Improvement Strategy for Vehicular Ad hoc Networks

2010· article· en· W2044440600 sur OpenAlexaff
Yang Yang, Zhenqiang Mi, James Yifei Yang, Guangjun Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWireless ad hoc networkVehicular ad hoc networkSoftware deploymentComputer networkEnergy consumptionQueueRandomnessMobile ad hoc networkDistributed computingWirelessNetwork packetTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a connectivity improvement strategy for sparse free-flow Vehicular Ad hoc Networks(VANETs) subject to channel randomness. We first model the connectivity of VANETs in the form of mean broadcast percolation distance based on the equivalent M/G/∞ queue theory. Thereafter, to address the problem of poor connectivity in sparse VANETs, a distributed connectivity improvement strategy based on the deployment of Road Side Units (RSUs) is developed, aiming at improving the connectivity of VANETs to a desired level while minimizing the energy consumption and signal conflict. Simulation studies have been conducted to verify the analytical model and evaluate the efficiency of the proposed strategy, and the results have shown that the connectivity in sparse VANETs has been improved in an efficient and economic way.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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
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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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