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Enregistrement W2173296481 · doi:10.23919/oceans.2011.6106907

Joint time and spatial reuse handshake protocol for underwater acoustic communication networks

2011· article· en· W2173296481 sur OpenAlexaff
Roee Diamant, Wenbo Shi, Wee-Seng Soh, Lutz Lampe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHandshakeComputer scienceComputer networkHandshakingNode (physics)ThroughputTransmitterUnderwater acoustic communicationChannel (broadcasting)Propagation delayTransmission (telecommunications)ReuseProtocol (science)CollisionDistributed computingUnderwaterWirelessTelecommunicationsEngineeringAsynchronous communicationComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In most existing handshake-based collision avoidance protocols, nodes in the proximity of the transmitter or receiver are kept silent during an ongoing communication session. In this paper, we utilize the long propagation delay in the underwater acoustic channel and the (possible) sparsity of the network topology to increase network throughput. We formalize conditions for which a node can transmit even when it is located one-hop away from a node participating in another communication session. We consider these conditions as problem constraints and form a distributed collision-avoidance handshake-based protocol, which jointly applies spatial and time reuse techniques. Our simulation results show that at a price of complexity, our protocol outperforms a recently proposed handshake protocol in terms of throughput and transmission delay.

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 enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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