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Enregistrement W2063103220 · doi:10.1109/wmnc.2014.6878879

An enhanced Gauss-Markov mobility model for simulations of unmanned aerial ad hoc networks

2014· article· en· W2063103220 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobility modelComputer scienceWaypointMarkov chainRouting protocolNode (physics)Routing (electronic design automation)Markov processMarkov modelLimit (mathematics)Wireless ad hoc networkComputer networkSimulationDistributed computingReal-time computingMathematicsWirelessEngineeringTelecommunicationsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Routing protocols are designed assuming certain application-specific network characteristics. In order for a routing protocol to be effective and reliable it needs to be evaluated with a realistic mobility model. The Random Waypoint mobility model, widely used, allows node to stop suddenly and turn sharply, and therefore fails to capture the movement pattern of actual airborne vehicles. In this paper we propose the Enhanced Gauss-Markov (EGM) mobility model, a realistic model for networks of UAVs (UAANETs) based on the Gauss-Markov (GM) mobility model. EGM features mechanisms to eliminate/limit sudden stops and sharp turns within the simulation region. The model, unlike others, also deals explicitly with ensuring smooth trajectories at the boundaries. Simulations in OPNET show that EGM, compared to RWP, results in many more network partitions. This then suggests that network partitioning is a significant issue that ought to be dealt with in the protocol design for UAANETs.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,707

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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

En bref

Citations68
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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