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Enregistrement W3100145955

Routing Load of Route Discovery and Route Maintenance in Wireless Reactive Routing Protocols

2016· preprint· en· W3100145955 sur OpenAlexaff
Danish Mahmood, Nadeem Javaid, U. Qasim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDynamic Source RoutingComputer networkLink-state routing protocolZone Routing ProtocolStatic routingWireless Routing ProtocolDistributed computingInterior gateway protocolRouting protocolRouting Information ProtocolPolicy-based routingDistance-vector routing protocolDestination-Sequenced Distance Vector routingRouting (electronic design automation)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present analytical study of routing overhead of reactive routing protocols for Wireless Multihop Networks (WMhNs). To accomplish the framework of generalized routing overhead, we choose Ad-Hoc on Demand Distance Vector (AODV), Dynamic Source Routing (DSR) and Dynamic MANET on Demand (DYMO). Considering basic themes of these protocols, we enhance the generalized network models by adding route monitoring overhead. Later, we take different network parameters and produce framework discussing the impact of variations of these parameters in network and routing performance. In the second part of our work, we simulate above mentioned routing protocols and give a brief discussion and comparison about the environments where these routing protocols perform better.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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