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Enregistrement W2126534256 · doi:10.1155/2009/764047

Multicast Routing Protocols in Mobile Ad Hoc Networks: A Comparative Survey and Taxonomy

2009· article· en· W2126534256 sur OpenAlexafffund
Osamah S. Badarneh, Michel Kadoch

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceMulticastComputer networkGeocastMobile ad hoc networkProtocol Independent MulticastDistributed computingXcastWireless ad hoc networkRouting protocolDistance Vector Multicast Routing ProtocolRouting (electronic design automation)Optimized Link State Routing ProtocolWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multicasting plays a crucial role in many applications of mobile ad hoc networks (MANETs). It can significantly improve the performance of these networks, the channel capacity (in mobile ad hoc networks, especially single-channel ones, capacity is a more appropriate term than bandwidth , capacity is measured in bits/s and bandwidth in Hz) and battery power of which are limited. In the past couple of years, a number of multicast routing protocols have been proposed. In spite of being designed for the same networks, these protocols are based on different design principles and have different functional features when they are applied to the multicast problem. This paper presents a coherent survey of existing multicasting solutions for MANETs. It presents various classifications of the current multicast routing protocols, discusses their operational features, along with their advantages and limitations, and provides a comparison of their characteristics according to several distinct features and performance parameters. Moreover, this paper proposes classifying the existing multicast protocols into three categories according to their layer of operation, namely, the network layer, the application layer, and the MAC layer. It also extends the existing classification system and presents a comparison between them.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations96
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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