MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2081432537 · doi:10.1109/iscc.2007.4381562

Modeling and Analysis of Power-Aware Ad hoc Networks with Directional Antennas

2007· article· en· W2081432537 sur OpenAlexaff
B. Alawieh, Chadi Assi

Notice bibliographique

RevueProceedings - IEEE Symposium on Computers and Communications/IEEE Symposium on Computers and Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterference (communication)Computer scienceWireless ad hoc networkThroughputCollisionEnergy consumptionDirectional antennaAntenna (radio)Power (physics)Energy (signal processing)Transmission (telecommunications)Collision avoidanceComputer networkElectronic engineeringTelecommunicationsWirelessElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we study analytically the benefits of transmission power control on throughput and energy consumption in a uniformly distributed power-aware ad hoc networks where nodes are equipped with directional antennas. We construct an interference model for directional antenna based on a honey grid model to calculate the maximum interference. We further derive a directional collision avoidance model and based on the integrated interference/collision model and signal to interference (SIR) requirements, we present the maximum end-to-end throughput under the maximum interference. We further investigate the effect of collision on the energy consumption and propose an energy consumption model that utilize all aspects of energy wastage.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings - IEEE Symposium on Computers and Communications/IEEE Symposium on Computers and CommunicationsMême sujetMobile Ad Hoc NetworksTravaux en français237 207