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Enregistrement W2738496724 · doi:10.23919/inm.2017.7987348

Ensuring two routes connectivity in mobile ad hoc networks with Random Waypoint mobility

2017· article· en· W2738496724 sur OpenAlexaff
Tareq Hayajna, Michel Kaldoch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaypointMobility modelComputer scienceComputer networkWireless ad hoc networkNode (physics)Mobile ad hoc networkProbabilistic logicReliability (semiconductor)Network packetMobile computingDelay-tolerant networkingDistributed computingVehicular ad hoc networkOptimized Link State Routing ProtocolWirelessReal-time computingRouting protocolEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To increase mobile ad hoc network reliability, virtually decrease the packets loss to zero, and to support multimedia communications multi-route is required. In order to ensure the availability of two routes, node density must be above a certain value. To the best our knowledge, this paper is the first paper that mathematically determines the required node density to ensure the availability of two routes between any randomly chosen source and destination pair in mobile ad hoc networks with random waypoint mobility model. To this end, a complete probabilistic model is provided. The obtained results reveal that the increase in the node density exponentially increases the probability of having two routes. This exponential increase is limited by a certain threshold, after this threshold the increase is negligible. An interesting conclusion from this paper is that the required node densities to ensure two routes connectivity are the same for both mobile nodes moving according to the generalized random waypoint mobility model and static nodes that are uniformly distributed in the network area. This work can be used by mobile ad hoc network designers to study the network reliability and connectivity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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