An Efficient Topology Discovery Protocol with Node ID Assignment Based on Layered Model for Underwater Acoustic Networks
Notice bibliographique
Résumé
Underwater acoustic networks are widely used in survey missions and environmental monitoring. When an underwater acoustic network (UAN) is deployed in a marine region or two UANs merge, each node hardly knows the entire network and may not have a unique node ID. Therefore, a network topology discovery protocol that can complete node discovery, link discovery, and node ID assignment are necessary and important. Considering the limited node energy and long propagation delay in UANs, it is challenging to obtain the network topology with reduced overheads and a short delay in this initial network state. In this paper, an efficient topology discovery protocol (ETDP) is proposed to achieve adaptive node ID assignment and topology discovery simultaneously. To avoiding packet collision in this initial network state, ETDP controls the transmission of topology discovery (TD) packets, based on a local timer, and divides the network into different layers to make nodes transmit TD packets orderly. Exploiting the received TD packets, each node could obtain the network topology and assign its node ID independently. Simulation results show that ETDP completes network topology discovery for all nodes in the network with significantly reduced energy consumption and short delay; meanwhile, it assigns the shortest unique IDs to all nodes with reduced overheads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».