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Enregistrement W2080342283 · doi:10.1109/icc.2012.6364493

Highway multihop broadcast protocols for vehicular networks

2012· article· en· W2080342283 sur OpenAlexaff
Mohssin Barradi, Abdelhakim Hafid, Sultan Aljahdali

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBroadcast radiationComputer networkComputer scienceVehicular ad hoc networkAtomic broadcastMultimedia Broadcast Multicast ServiceBroadcast communication networkWirelessBroadcast domainNode (physics)IEEE 802.11pIntelligent transportation systemWireless ad hoc networkBroadcasting (networking)TelecommunicationsMulticastNetwork packetEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IEEE 802.11p Wireless Access in the Vehicular Environment (WAVE) standard is being developed, in order to support Intelligent Transportation System (ITS) applications including safety applications. This includes data exchange between vehicles (V2V), and between vehicles and infrastructure (V2I). Safety applications, e.g., collision and other safety warnings, rely on broadcast communication. Unfortunately, 802.11p does not allow mechanisms such as sending RTS/CTS and acknowledgements for broadcast communication. Therefore, several collisions can be caused by hidden nodes/vehicles. Moreover, the possibility of using the binary exponential back-off technique to reduce congestion is not supported due to the lack of acknowledgements. In this paper, we propose a new 802.11 based Vehicular Multi-hop Broadcast protocol, called Highway Multihop Broadcast (HMB) that addresses the broadcast storm, hidden node, and reliability problems of multi-hop broadcast in VANET. HMB selects the farthest vehicle, with the least speed deviation with respect to the source, to forward and acknowledge broadcast frames. Simulation results show that HMB has a very high success rate in delivering safety messages, and efficient channel utilization when compared with existing broadcast based protocols.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,647

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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