A Message Transfer Framework for Enhanced Reliability in Delay-Tolerant Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Delay-tolerant networks (DTNs) can tolerate disruption on end-to-end paths by taking advantage of temporal links emerging between nodes as nodes move in the network. Intermediate nodes store messages before forwarding opportunities become available. A series of encounters (i.e., coming within mutual transmission range) among different nodes will eventually deliver the message to the desired destination. The message delivery performance in a DTN (such as delivery ratio and end-to-end delay) highly depends on the time elapsed between encounters and the time two nodes remain in each others communication range once a contact is established. As messages are forwarded opportunistically among nodes, it is important to have sufficient contact opportunities in the network for faster, more reliable delivery of messages. We propose a simple yet efficient method for improving the performance of a DTN by increasing the contact duration of encountered nodes (i.e., mobile devices). Our proposed sticky transfer framework and protocol enable nodes in DTNs to collect neighbors’ information, evaluate their movement patterns and amounts of data to transfer in order to make decisions of whether to “stick” with a neighbor to complete the necessary data transfers. The sticky transfer framework can be combined with any DTN routing protocol to improve its performance. We evaluate ourframework through simulations and measure several network performance metrics. Simulation results show that the proposed framework can improve the message delivery ratio, end-to-end delay, overhead ratio, buffer occupancy, number of disrupted message transmissions and so on. It can be well adopted for challenged scenarios where larger messages sizes need to be delivered with application deadline constraints. Furthermore, performance of the DTN improved (upto 43%) at higher node densities and (up to 49%) under increased mobility conditions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle