MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3186279320 · doi:10.17762/de.vi.2489

Designing a Energy Efficient Node Disjoint Multipath Routing technique to achieve energy efficiency in Mobile Ad Hoc Networks

2021· article· en· W3186279320 sur OpenAlexvenueno aff
Vivek Arya Haru Gandhi

Notice bibliographique

RevueDesign Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnergy Efficient Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceMultipath routingDynamic Source RoutingDestination-Sequenced Distance Vector routingOptimized Link State Routing ProtocolAd hoc On-Demand Distance Vector RoutingRouting protocolDistributed computingLink-state routing protocolWireless Routing ProtocolMobile ad hoc networkNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile Ad Hoc Networks (MANETs) are wireless networks which comprise of mobile nodes with limited energy resources. Every node cooperates to perform routing and expends energy on a frequent basis. Nodes are mobile thus link breakages are common and new routes need to be established quickly. Traditional routing protocols tend to find shortest routes to destination providing best-effort delivery service. However due to limited energy and bandwidth resources shortest path routes may not suffice and may usually degrade the performance of the network. In this paper an Energy aware Node Disjoint routing technique END-AODV is proposed that is based on the traditional AODV protocol. The technique designed is based on the argument that node disjoint multipath routing can conserve energy more efficiently as compared to link disjoint routing. Link Disjoint routing leads to overuse of a subset of nodes thus decreasing the overall network lifetime. The technique proposed incorporates energy drain rate metric to establish energy aware routes which are node disjoint in nature. Simulation results with ns2.34 simulator show efficiency of the proposed technique in terms of packet delivery ratio, average energy consumption per data bit delivered, network lifetime and average end to end delay.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDesign EngineeringMême sujetEnergy Efficient Wireless Sensor NetworksTravaux en français237 207