MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2096390862 · doi:10.1109/glocom.2010.5684042

Impact of Mobility on VANETs' Safety Applications

2010· article· en· W2096390862 sur OpenAlexaff
Khalid Abdel Hafeez, Lian Zhao, Zaiyi Liao, Bobby Ngok-Wah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceVehicular ad hoc networkWireless ad hoc networkNetwork packetRelayComputer networkTransmitterRange (aeronautics)Mobile ad hoc networkMobility modelEnhanced Data Rates for GSM EvolutionMobile radioWirelessTelecommunicationsEngineeringChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) differ from the predominant models of Mobile Ad hoc Networks (MANET) due to their high speed, mobility constraints and drivers' behaviour. Most researches on analyzing the performance of VANETs' applications done without taking into account the vehicles' high dynamics assuming stationary distribution of vehicles on the road. They assume that all vehicles within the range of the transmitter will receive the transmitted packets successfully. While vehicles near the outer edge of the transmitter's range are more vulnerable to cross the boundary before they receive the packet completely. They also used Most Forward Within Range (MFR) to forward the message from one hop to the next. In this paper, we develop a new mobility model to derive the number of vehicles on the road and the probability of receiving the broadcasted packets successfully from all vehicles within the range of the transmitter. We also derive the probability of multi hop connectivity taking into account the location of relay vehicles and prove that MFR is not a valid scheme in VANETs.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)Travaux en français237 207