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Enregistrement W2059627763 · doi:10.1002/wcm.718

Optimal fault‐tolerant broadcasting in wireless mesh networks

2009· article· en· W2059627763 sur OpenAlexaff
Qin Xin, Yan Zhang, Laurence T. Yang

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBroadcasting (networking)Computer networkWireless mesh networkScheduleFault toleranceNetwork topologyScheduling (production processes)Distributed computingWirelessNode (physics)Wireless networkTopology (electrical circuits)TelecommunicationsMathematical optimizationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wireless mesh networks (WMNs) is an emerging communication paradigm to enable resilient, cost‐efficient and reliable services for the future‐generation wireless networks. In this paper, we study the broadcasting (one‐to‐all communication) in WMNs with known topology, i.e. where for each primitive the schedule of transmissions is pre‐computed based on full knowledge about the size and the topology of the network. We show that broadcasting can complete in D + O(logn) time units in the WMN with sizenand diameterD. Moreover, we also propose an optimal O(D)‐time deterministic energy efficient broadcasting scheduling, under which each node in the WMN is only allowed to transmit at most once. Furthermore, we explore the fault‐tolerant broadcasting in the WMN. We show an O(n)‐time deterministic broadcasting schedule with large number of link failures. This is an optimal schedule in the sense that there exists a network topology in which the broadcasting cannot complete in less than Ω(n) units of time. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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