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Enregistrement W2952384017 · doi:10.1109/tits.2019.2902850

Reliable Emergency Message Dissemination Scheme for Urban Vehicular Networks

2019· article· en· W2952384017 sur OpenAlexaff
Wiem Benrhaiem, Abdelhakim Hafid, Pratap Kumar Sahu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkDisseminationBeaconReliability (semiconductor)WirelessVehicular ad hoc networkExploitDedicated short-range communicationsLatency (audio)Overhead (engineering)Low latency (capital markets)Lossy compressionDistributed computingWireless ad hoc networkComputer securityTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vehicular safety applications based on DSRC/802.11p have strict reliability requirement (greater than 0.99). However, it is difficult to achieve high reliability in wireless medium as the transmission is vulnerable to various wave propagation issues. To the best of our knowledge, none of the existing emergency message dissemination schemes in the literature, achieves a predefined reliability in lossy channel. In this paper, we propose a novel scheme, called reliable emergency message dissemination scheme (REMD), which achieves a predefined reliability for message dissemination while satisfying delay requirements, for various channel conditions. We aim to guarantee very high reliability (e.g., 99%) in each hop, with low control overhead while keeping low end-to-end latency for time-critical applications. We employ zero-correlated unipolar orthogonal codes to combat hidden terminal problem. We exploit periodic beacons, to accurately estimate reception quality of 802.11p wireless link in each cell; then, we use this information to determine the optimal number of broadcast repetitions in each hop. In addition, to ensure reliability in multi-hop, we utilize cooperative communication. The simulation results show that REMD outperforms the existing well-known schemes in the literature. Furthermore, REMD satisfies latency requirements for time-critical vehicular applications and has less network overhead than the existing schemes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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