On the number of candidates in opportunistic routing for multi-hop wireless networks
Notice bibliographique
Résumé
Opportunistic Routing (OR) is a new paradigm that has been investigated as a new way to improve the performance of multihop wireless networks by exploiting the broadcast nature of the wireless medium. In contrast to traditional routing, in OR an ordered set of nodes is selected as potential next-hop forwarders (candidates). Using more number of candidates in OR decreases the number of transmissions in the network, but this comes at the cost of increasing the signaling overhead and also the possibility of having duplicated transmissions which in turn reduces the performance of the OR protocol. The number of candidates that each node can select is an issue which is not well investigated in the literature. In this paper, we propose a Distance-based MAximum number of Candidate Estimation (D-MACE) as an approach to find the number of candidates in each node. In contrast to the traditional approaches in OR which consider an identical number of candidates for all nodes, D-MACE reduces the number of candidates in each node according to the distance between the node and the destination. We evaluate the performance of our proposal, using two relevant candidate selection algorithms. Our results show that D-MACE reduces the number of selected candidates effectively in the network, which improves the network performance compared to the case with the same number of candidates in all nodes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».