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Enregistrement W4206067379 · doi:10.36227/techrxiv.17000266.v1

Underwater Ad-Hoc Networks: A Review

2021· review· en· W4206067379 sur OpenAlexfundno aff
Emil Wengle, John R. Potter, Hefeng Dong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådFederation for the Humanities and Social Sciences
Mots-clésUnderwater acoustic communicationUnderwaterComputer scienceComputer networkNetwork packetWireless ad hoc networkRouting protocolInteroperabilityTelecommunicationsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Underwater sensor networks have become increasingly interesting in the past four decades. They can be used in a multitude of scenarios, commercial and military alike. Underwater networks can communicate in several ways, but when nodes are far apart, underwater acoustic communication is the only feasible way. The complex underwater acoustic channel puts high demands on the network protocols. The physical layer needs to contend with short coherence times, high intersymbol interference and significant Doppler spread. The routing protocol needs to handle intermittent connectivity and mobile network topologies, such as autonomous underwater vehicle networks. The medium access control protocol needs to manage medium access with high latency and potentially high packet loss ratios without congesting the network. The available acoustic modems are still rather expensive, which limits the size of a sensor network. Voices have also been raised from the academia for a paradigm shift, from hardware-defined, proprietary modems to software-defined, open-architecture modems, in order to accelerate research in the field and enable interoperability. This paper reviews the recent advancements in designing and implementing underwater networks on several levels and discusses some interesting approaches to underwater ad-hoc networking. The focus lies on acoustic communication.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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