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Enregistrement W2121685703 · doi:10.1109/mcom.2006.1668385

MobileMAN: integration and experimentation of legacy mobile multihop ad hoc networks

2006· article· en· W2121685703 sur OpenAlexaff
Eleonora Borgia, Marco Conti, Franca Delmastro

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Magazine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWireless ad hoc networkQuality of serviceProtocol stackMobile ad hoc networkComputer networkVehicular ad hoc networkAd hoc wireless distribution serviceAdaptive quality of service multi-hop routingDistributed computingOptimized Link State Routing ProtocolProtocol (science)WirelessTelecommunicationsWireless sensor network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although research on mobile ad hoc networks has been ongoing for some time, there are relatively few experiences with real ad hoc networks in laboratory testbeds, and users never use multihop ad hoc networks. This seems due to a gap between what end users might find useful, and what research is currently addressing. Indeed, a large portion of research activities concentrate on the development of novel solutions to optimize lower-layer protocols in often unrealistic settings, while little attention is devoted to the quality of service (QoS) these networks may provide to end users in realistic applicative scenarios. The MobileMAN project tried to contribute to reduce this gap by promoting a research plan aimed at combining theoretical research with the integration of developed solutions in prototypes to be used for validating them in realistic small- and medium-scale scenarios (few hops and 10‐20 nodes). The aim is to design and integrate a full protocol stack and experimentally quantify the QoS the system is able to provide to the users. This research approach points out that, also in this limited setting, several problems still exist to construct efficient multihop ad hoc networks. In the next article [1] we discuss how cross layering can be exploited to fix some performance problems identified in our analyses.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,736

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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
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

Citations18
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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