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Enregistrement W2067933402 · doi:10.1109/glocom.2011.6133636

PSR: Proactive Source Routing in Mobile Ad Hoc Networks

2011· article· en· W2067933402 sur OpenAlexaff
Zehua Wang, Cheng Li, Yuanzhu Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceOptimized Link State Routing ProtocolDestination-Sequenced Distance Vector routingDynamic Source RoutingWireless Routing ProtocolLink-state routing protocolDistributed computingWireless ad hoc networkRouting protocolDSRFLOWAdaptive quality of service multi-hop routingAd hoc wireless distribution serviceRouting (electronic design automation)TelecommunicationsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovative routing in mobile ad hoc networks is crucial for unleashing the full potential of such networks. In this paper, we propose a new Proactive Source Routing (PSR) protocol that has a very small communication overhead but provides nodes with more network structure information than distance-vector based protocols. The value of the source routing protocol includes: 1) better control of path selection by the source nodes for congestion avoidance, load and energy consumption balancing, and bypassing untrusted areas, 2) alleviation of IP forwarding at intermediate nodes, and 3) support for opportunistic data forwarding. PSR complements DSR as a proactive counterpart to provide responsive data transportation services in heavily loaded networks. Our simulation results show that PSR achieves performance similar to OLSR and DSDV, but with only a small fraction of the communication overhead.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations30
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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