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Enregistrement W2100996994 · doi:10.1504/ijuwbcs.2010.031814

Handling handovers in vehicular communications using an IEEE 802.11p model in NS-2

2010· article· en· W2100996994 sur OpenAlexafffund
Balkrishna Sharma Gukhool, Soumaya Cherkaoui

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ultra Wideband Communications and Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIPv6, Mobility, Handover, Networks, Security
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Sherbrooke
Mots-clésDedicated short-range communicationsIEEE 802.11pHandoverIEEE 802.11uVehicular ad hoc networkVehicular communication systemsIEEE 802Computer scienceIEEE 802.11b-1999Computer networkIEEE 802.11TelecommunicationsWirelessThroughputWireless ad hoc networkQuality of service

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this article is to show how a caching mechanism can be applied to vehicular networks operating under the draft standard IEEE 802.11p to reduce the probe delay, and consequently, the handover delay in vehicle-to-infrastructure (V2I) communications. The authors have developed and tested an IEEE 802.11p model within the simulator NS-2 to evaluate the performance of vehicular applications. The simulation framework is to the authors' best knowledge, the first framework open to the research community that deals with handovers in vehicular networks while operating under an access technology for vehicular environments. Simulation results analysis confirm the choice of IEEE 802.11p as the ideal technology for data short-range communications (DSRC) when compared to other variants of the generic IEEE 802.11 standard as well as the technique used to reduce the handover delays, which, if left untreated, would be a serious hindrance to the optimal performance of vehicular applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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