CRB: Cooperative Relay Broadcasting for Safety Applications in Vehicular Networks
Notice bibliographique
Résumé
Vehicular networks require a reliable and efficient one-hop broadcast service to disseminate delay sensitive messages for high-priority safety applications. However, frequent link breakage in the dynamic networking conditions, in the presence of high relative mobility and channel fading, poses technical challenges in satisfying the strict service requirements. Makeup transmissions can improve the performance through repetitive broadcasting of packets before detecting a transmission failure. In this paper, we introduce a node cooperation based makeup strategy for vehicular networks, referred to as cooperative relay broadcasting (CRB), such that neighboring nodes rebroadcast the packet from a source node, increasing the reliability of the broadcast service. The decision to perform CRB is taken proactively and based on the channel conditions between the relaying nodes and the target one-hop neighbors. We propose an optimization framework that provides an upper bound on the CRB performance with accurate channel information. Further, we propose a channel prediction scheme based on a two-state first-order Markov chain to select the best relaying node for CRB. We study the reliability of the broadcast service in terms of packet received rate and packet delivery rate. Through extensive simulations, we demonstrate that the proposed CRB scheme provides a more reliable broadcast service, as compared with existing approaches.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».