Notice bibliographique
Résumé
Ad-hoc networks, characterized by highly dynamic multi hop wireless cormectivity, offer challenges related to unique issues of congestion, channel error, routing instability and network partitioning. Dealing with these issues requires precise detection of network states, which we accomplished by measuring appropriate metrics, such as packet out of order, inter-arrival delay differences, connection throughput, round trip time etc. We evaluated the performance of TCP under variety of network conditions running two important routing protocols namely Dynamic Source Routing (DSR) and Dynamic Sequential Distance Vector (DSDV) routing. These protocols belong to different class of routing protocols. DSR is an on-demand whereas DSDV is a link-state routing protocol. In this project, we carried out detailed simulations of a sizable ad-hoc network using NS2 to study the dynamics of the two routing protocols related to the performance of TCP by calculating the above metrics. We observed that congestion in ad-hoc network exhibits dynamic behavior and sometime it is not as bad as in case of fixed networks. For example we observed that node mobility introduces transience to congestion by dissipating congestion at bottleneck nodes. We observed in at least one scenario that node movement totally avoids congestion. We evaluated the performance under channel error conditions by measuring packets out of order and packet losses for both protocols. We also studied the routing characteristics of both protocols under identical mobility conditions. Finally, we evaluated the worst-case performance under extreme network condition by combining congestion, channel error and node mobility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».