Context-aware and location-based service discovery protocol for vehicular networks
Notice bibliographique
Résumé
Vehicular Networks (VN) have attracted recent attention from researchers mainly motivated by the potential applications that will leverage Intelligent Transportation Systems (ITS). Such applications include road safety and security, traffic monitoring and driving comfort. However, several research challenges must be overcome before Vehicular Networks can be wide deployed. One of these challenges comprises how vehicles and service providers could discover each other in a Vehicular Networks, which is well-known for its large scale and high-mobility nature. Therefore, existing service discovery techniques for low-mobility or wired networks cannot be applied directly to Vehicular Networks. Most service discovery strategies available present high overhead and poor performance in a Vehicular Network scenario. In this paper, we propose a context-aware and location-based service discovery protocol for next generation Vehicular Networks (LocVSDP). Our protocol offers a scalable framework for the discovery of time-sensitive and location based services in Vehicular Networks. Furthermore, LocVSDP is integrated into the network layer and uses channel diversity for improved service discovery efficiency. We discuss the implementation of our protocol and compare the message and time complexities of our protocol with the existing location-based service discovery protocol VITP. Our results indicate that our techniques outperform the VITP protocol in terms of message and time complexities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».