EM-RPL: Enhanced RPL for Multigateway Internet-of-Things Environments
Notice bibliographique
Résumé
The IPv6 routing protocol for low power and lossy networks (RPL) has some shortcomings, such as high packet loss rate and low network lifetime when used in Internet-of-Things (IoT) environments under heavy traffic. To overcome the RPL limitations, the current research tends to focus on a new paradigm of routing, referred to as Anycast Routing, in which a source node targets a set of destinations rather than a single one. In this article, we present a protocol that exploits the anycast perspective in the routing process since an important aspect of most IoT environments is to forward packets to a gateway, no matter which. Besides, we interconnect various instances of RPL to achieve better routing performance by offering the possibility of cooperation among various simultaneous instances of RPL within the network. Finally, to reach higher performance, we use a rank computation and parent selection mechanism that is different from those of the RPL. The evaluation results, which are obtained through simulation with the Cooja simulator, show that EM-RPL outperforms RPL in reducing the environmental footprint of the network, while it extends the network lifetime, decreases packet loss ratio, and better controls interpacket intervals and parent change overhead.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».