Towards Void Hole Alleviation by Exploiting the Energy Efficient Path and by Providing the Interference-Free Proactive Routing Protocols in IoT Enabled Underwater WSNs
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
Nowadays, the Internet of Things enabled Underwater Wireless Sensor Network (IoT-UWSN) is suffering from serious performance restrictions, i.e., high End to End (E2E) delay, low energy efficiency, low data reliability, etc. The necessity of efficient, reliable, collision and interference-free communication has become a challenging task for the researchers. However, the minimum Energy Consumption (EC) and low E2E delay increase the performance of the IoT-UWSN. Therefore, in the current work, two proactive routing protocols are presented, namely: Bellman⁻Ford Shortest Path-based Routing (BF-SPR-Three) and Energy-efficient Path-based Void hole and Interference-free Routing (EP-VIR-Three). Then we formalized the aforementioned problems to accomplish the reliable data transmission in Underwater Wireless Sensor Network (UWSN). The main objectives of this paper include minimum EC, interference-free transmission, void hole avoidance and high Packet Delivery Ratio (PDR). Furthermore, the algorithms for the proposed routing protocols are presented. Feasible regions using linear programming are also computed for optimal EC and to enhance the network lifespan. Comparative analysis is also performed with state-of-the-art proactive routing protocols. In the end, extensive simulations have been performed to authenticate the performance of the proposed routing protocols. Results and discussion disclose that the proposed routing protocols outperformed the counterparts significantly.
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 | 0,000 | 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 découle