Social-aware routing for cognitive radio–based vehicular ad hoc networks
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive radio–based vehicular ad hoc networks can solve the problem of limited spectrum resource and growing vehicular communication service demands in intelligent transportation systems, and thus, it receives much concern recently. In cognitive radio–based vehicular ad hoc networks, the high mobility of vehicles and the dynamic spectrum activity of cognitive radio make routing in such networks a great challenge. Some routing researches have been proposed in cognitive radio–based vehicular ad hoc networks with single-objective optimization and neglecting the nodes’ social behaviors which can improve the network performance. From this perspective, we propose a social-aware routing scheme for cognitive radio–based vehicular ad hoc networks, with the purpose of increasing the packet delivery ratio and decreasing the overhead ratio. First, we analyze the social centrality of primary users to offer an accuracy spectrum hole measurement. Moreover, we develop a social community partition algorithm to divide secondary users into intra-community and inter-community groups. Furthermore, considering the tradeoff between the packet delivery ratio and the overhead ratio, we adopt different replication policies and forwarding ranks in different community communication processes. In the intra-community communication process, we employ the single-copy policy and the contact duration rank. In the inter-community communication process, we utilize the optimized-binary-tree replication policy and the bridge coefficient rank. Simulation results show that our social-aware routing scheme achieves the higher package delivery ratio and the lower overhead ratio when compared with the existing cognitive radio–based vehicular ad hoc networks routing schemes and other standard routing schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».