Relay Selection for Heterogeneous Transmission Powers in VANETs
Notice bibliographique
Résumé
The main challenge in the vehicular ad hoc network vehicle-to-vehicle (V2V) multi-hop dissemination is to control the number of vehicles, that relay the broadcast message. Proper selection of relay nodes governs high delivery ratio, acceptable overall end-to-end delay, and efficient bandwidth usage. To date, several protocols have been proposed to identify appropriate relay vehicles. However, such approaches neglect the fact that vehicle transmission ranges are typically heterogeneous due to different transmission power values or dynamic adjustment of power to alleviate congestion and/or control energy consumption. In this paper, we introduce area-based dissemination protocols that work in heterogeneous transmission powers. The transmissions between relay vehicles are ordered in way that ensures that the node with high potential new coverage area transmits first. This eliminates useless transmission and retransmission that could be contained by other transmission. The new potential coverage area is computed as a function of the common overlap areas. In addition, we propose more reliable approaches by relaying duplicate received message. Thus, we introduce a geometric taxonomy for all possible overlap patterns in wireless environment, which is an apparently hitherto unsolved geometrical problem. Accordingly, we deduce the criteria used to define each pattern and relevant algebraic expression to compute the potential additional coverage area.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».