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Enregistrement W3201900618 · doi:10.32920/ryerson.14657154.v1

Improving the Energy Efficiency by Cooperative Transmission in Multi-Hop Wireless Ad-Hoc Networks

2021· preprint· en· W3201900618 sur OpenAlexaff
Salah Abdulhadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWireless ad hoc networkComputer networkComputer scienceExploitMobile ad hoc networkQuality of serviceNetwork packetPhysical layerVehicular ad hoc networkHop (telecommunications)Distributed computingWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooperative transmission has been recently proposed as a promising technique to combat multi-path fading and increased link reliability. It represents a potential candidate to exploit the benefits of using multiple antennas system without requiring to implement multiple antennas per terminal. There has been extensive research investigating physical layer issues of such systems; however, higher layer protocols that exploit cooperative links in ad hoc networks are still emerging in cooperative ad hoc networks, and it is important to effectively use cooperation without affecting the performance of the network. In this dissertation, we proposed a novel a characterization of the optimal multi-hop cooperative routing in ad hoc networks, and developed a metric for both evaluation. The key advantages of cooperative links are to minimize the number of hops while maintaining the QoS requirements and to minimize the end-to-end total power for a given rate. Also we showed that energy can be used more efficiently if we determine the joint optimal packet size and the optimal power allocation for both the source and the relay. For multi-flow scenario, we have proposed a clique-based inter-flow interference abstraction, and used the linear programming formulation to study the capacity gain of ad-hoc cooperative network. It is observed that the network capacity in multi-hop multi-flow settings is severely affected by interference between links and this effect increases when the cooperative relaying is imposed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,241 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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