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Enregistrement W2979489178 · doi:10.1109/oceanse.2019.8867299

BATS Coding for Underwater Acoustic Communication Networks

2019· article· en· W2979489178 sur OpenAlex
Nicolo Sprea, Murwan Bashir, Dmitri Truhachev, K. Srinivas, Christian Schlegel, Claudio Sacchi

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOCEANS 2019 - Marseille · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLinear network codingUnderwater acoustic communicationRelayComputer networkUnderwaterDecoding methodsForward error correctionNetwork packetReal-time computingTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communication networks formed by Autonomous Un- derwater Vehicles (AUVs) have recently been employed for a variety of applications in oceanographic exploration and environmental protection, and military uses. The promise of such networks is very high, but their performance is limited by the low reliability of communications over the underwater acoustic channel. In order to increase the end-to-end throughput in multi-hop network configurations, chains of relay nodes can be employed. Unfortunately, the usual techniques utilized to address channel errors and packet erasures in multi-hop terrestrial networks such as Automatic Repeat Request (ARQ) and Forward Error Correction (FEC) coding are ineffective in the underwater channel due to adverse multipath propagation and long delays. Solutions based on network coding have, therefore, been investigated in the literature. We propose and evaluate utilization of Batched Sparse (BATS) coding, which is a combination of fountain coding and network coding, in order to improve the resilience of multi-hop underwater acoustic communication networks (UWACNets) consisting of multiple underwater transceiver nodes. BATS coding allows to overcome the limitations of channel coding in terms of robustness and those of network coding in terms of computational complexity, while noticeably improving throughput performance.

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,647

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,198 · 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