Token-Based Adaptive MAC for a Two-Hop Internet-of-Things Enabled MANET
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
In this paper, a distributed token-based adaptive medium access control (TA-MAC) scheme is proposed for a two-hop Internet of Things (IoT)-enabled mobile ad hoc network. In the TA-MAC, nodes are partitioned into different one-hop node groups, and a time division multiple access (TDMA)-based superframe structure is proposed to allocate different TDMA time durations to different node groups to overcome the hidden terminal problem. A probabilistic token passing scheme is devised to distributedly allocate time slots to nodes in each group for packet transmissions, forming different token rings. The distributed time slot allocation is adaptive to variations of the number of nodes in each token ring due to node movement. To optimize the medium access control (MAC) design, performance analytical models are presented in closed-form functions of both MAC parameters and network traffic load. Then, an average end-to-end delay minimization framework is established to derive the optimal MAC parameters under a certain network load condition. Analytical and simulation results demonstrate that, by adapting the MAC parameters to the varying network condition, the TA-MAC achieves consistently minimal average end-to-end delay, bounded delay for local transmissions, and high aggregate throughput. Further, the performance comparison with other MAC schemes shows the scalability of the proposed MAC in an IoT-based two-hop environment with an increasing number of nodes.
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.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| 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