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Enregistrement W2092734062 · doi:10.1109/tits.2012.2213595

Performance Modeling of Safety Messages Broadcast in Vehicular Ad Hoc Networks

2012· article· en· W2092734062 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

RevueIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
Établissements canadiensConcordia UniversityInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceWireless ad hoc networkVehicular ad hoc networkHandshakingNetwork packetMarkov processReliability (semiconductor)Broadcast communication networkTransmission (telecommunications)Vehicular communication systemsDisseminationDistributed computingWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In vehicular ad hoc networks (VANETs), because all vehicles in range are shown as destination nodes and less time is spent for the medium access process, broadcast communication is considered a highly appropriate technique for the dissemination of safety messages in such networks. However, the lack of request-to-send/clear-to-send handshaking and packet acknowledgment makes the communication more vulnerable to interferences, thus resulting in lower communication reliability. In this paper, we present an analytical model for the performance evaluation of safety message dissemination in vehicular ad hoc networks with two priority classes. In particular, considering the IEEE 802.11 broadcast protocol and using 2-D Markov modeling, we derive the joint distribution of the numbers of low-priority periodic messages, which are in transmission mode and in a backoff process in a highway. Then, the result is used to derive the average dissemination delay of high-priority event-driven messages in the presence of the low-priority traffic in the network. The results are helpful in determining a good tradeoff between network parameters such as vehicles' transmission range, safety traffic generation rate, and medium access control (MAC) parameters to satisfy the required delay bounds for the critical high-priority traffic.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,200 · 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