AFLAS: An Adaptive Frame Length Aggregation Scheme in Vehicular Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Vehicular ad hoc networks (VANETs) experience large-scale high-speed mobility and volatile topology. VANETs may therefore experience intermittent connections and may occasionally be unable to guarantee end-to-end connections. This gives the medium access control (MAC) layer the opportunity to adapt its transmission strategy to the current unstable wireless connections to improve transmission efficiency. In this paper, we propose an adaptive frame length aggregation scheme (AFLAS) for VANETs, which is designed to improve transmission efficiency and increase data throughput. In our scheme, the incoming data packets from higher layers are queued separately in the MAC layer to wait for transmission opportunities. Suitable aggregation frame lengths are calculated according to the current wireless status and applied in the MAC layer at the onset of data transmissions. In this paper, we analyze and apply our AFLAS strategy to two current frame aggregation schemes in IEEE 802.11. We also report on the performance evaluation of our scheme. Our results exhibit significant improvement results in data throughput, retransmissions, overheads, and transmission efficiency in comparison with nonadaptive aggregation schemes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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