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Enregistrement W2147250914 · doi:10.1109/glocom.2009.5425617

Effect of Jamming Signals on Wireless Ad Hoc and Sensor Networks

2009· article· en· W2147250914 sur OpenAlexaff
Jahangir H. Sarker, Hussein T. Mouftah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetransmissionJammingAlohaComputer scienceComputer networkThroughputNode (physics)Wireless ad hoc networkNetwork packetTransmission (telecommunications)Base stationWirelessTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ad Hoc or sensor networks, communication may be achieved between mobile nodes without a central entity (base station), in a half-duplex manner. The impact of jamming signals on those kinds of networks is studied. The contributions of this paper can be divided into two parts. In the first part, the probability of success, throughput and the maximum throughput are derived for the half-duplex Slotted ALOHA in terms of the node transmitting probability, the node receiving probability and average jamming signals rate. Results show that the probability of success, throughput and maximum throughput decrease with the increase of average jamming signals rate. In the second part, the effect of jamming signals on the maximum throughput of retransmission cut-off half-duplex Slotted ALOHA is studied. A close form equation is obtained for the transmission probability from each mobile node that maximizes the channel throughput in the presence of jamming signals. This equation provides the relationship between the new packet transmission probability from each mobile node, jamming signals rate and the number of retransmission attempts. The number of retransmission attempts plays an important role for a lower value of jamming signals rate. The results of this study may be used for system design of half-duplex contention-based multiple access schemes with and without jamming signals and retransmission cut-off.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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