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Enregistrement W2115230549 · doi:10.1109/broadcom.2008.41

Cost-Reduced Inter-MAP Binding Update Scheme in Robust Hierarchical Mobile IPv6

2008· article· en· W2115230549 sur OpenAlexfundno aff
Jongpil Jeong, Min Young Chung, Hyunseung Choo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIPv6, Mobility, Handover, Networks, Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitatea "Lucian Blaga" din SibiuAtlantic Canada Opportunities Agency
Mots-clésComputer scienceMobile IPScheme (mathematics)Mobile computingComputer networkMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a wireless network, handover latency is very important in supporting user mobility with the required quality of service (QoS). The Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6) approach is one such scheme which reduces the high handover latency that arises when mobile nodes perform frequent handover in Mobile IPv6 wireless networks. Although HMIPv6 reduces handoff latency, failures in the mobility anchor point (MAP) results in severe disruption or total disconnection that can seriously affect user satisfaction in ongoing sessions between the mobile node (MN) and its correspondent nodes (CNs). In [3], an Robust Hierarchical Mobile IPv6 (RH-MIPv6) scheme is presented which enhances the HMIPv6 method by providing a fault-tolerant mobile service using two different MAPs (Primary and Secondary). It shows that the RH-MIPv6 scheme can achieve approximately 60% faster recovery times compared with the standard HMIPv6 approach. However, if MNs perform frequent handover in RH-MIPv6, these changes incur a high communication overhead which is configured by two local binding update units (LBUs) as to two MAPs. A new cost-reduced binding update scheme is proposed to reduce this communication overhead. Our proposed scheme improves the total handover latency up to 19.6% compared with IRH-MIPv6 for Inter-MAP handover.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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