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Enregistrement W4233400130 · doi:10.1109/wsc.2017.8248118

Network layer connectivity awareness with application to investigate the OLSR protocol in tactical MANETs

2017· article· en· W4233400130 sur OpenAlexaff
Ming Li, Mazda Salmanian, T.J. Willink

Notice bibliographique

Revue2017 Winter Simulation Conference (WSC) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceOptimized Link State Routing ProtocolRouting protocolNetwork packetMobile ad hoc networkWireless ad hoc networkMetricsNetwork layerLink-state routing protocolLink layerDistributed computingMetric (unit)Wireless Routing ProtocolPhysical layerLayer (electronics)WirelessEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a new local networking metric, the network layer connectivity awareness (NLCA), to dynamically characterize the connectivity status at the network layer of mobile ad hoc networks (MANETs). The NLCA is a local view of routable destinations provided by a designated routing protocol, which may differ from the real-time physical layer connectivity (PHYCON), defined as destinations that can be reached by local nodes via (multi-hop) radio links. Such discrepancy can cause packet delivery failure because a route may no longer be available at physical layer. We present a simulation method to obtain the real-time PHYCON using the breadth-first search algorithm. We apply the NCLA metric to the optimized link state routing (OLSR) protocol in scenarios simulating tactical MANETs, and compare the resulting NLCA with the underlying PHYCON, illustrating the two measurements vary and differ under mobility. The proposed NLCA and investigation technique provide a method for routing performance analysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,281 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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