3D Real-Time Routing Protocol With Tunable Parameters for Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
A novel 3D real-time geographical routing protocol (3DRTGP) for wireless sensor networks is presented in this paper. 3DRTGP controls the number of forwarding nodes in the network by limiting forwarding to a unique packet forwarding region (PFR). PFR selection is based on the network density around each of the forwarding nodes, which reduces the number of redundant packet transmissions, collisions, and congestion. This enables 3DRTGP to meet the real-time requirements of a time sensitive application. In order to meet the packet delivery delay deadline, a forwarding node uses its own delay parameters, such as queuing and processing delays, and the expected number of hops to the destination to make a forwarding decision. 3DRTGP does not require an explicit exchange of neighboring information, such as location information. 3DRTGP is evaluated through extensive simulations under various network densities and traffic load conditions, which provides network tuning parameters to meet the real-time requirements of applications. 3DRTGP heuristically solves the void node problem (VNP) in 3-D deployments. It is demonstrated that 3DRTGP resolves VNP given that there is no network partitioning. 3DRTGP significantly outperforms similar 3-D geographical routing protocols in terms of end-to-end delay and miss ratio.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».