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Enregistrement W4255055944 · doi:10.1002/wcm.636

Localized power‐aware alternate routing for wireless ad hoc networks

2008· article· en· W4255055944 sur OpenAlexaff
Baoxian Zhang, Hussein T. Mouftah, Zhuang Zhao, Jian Ma

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkOverhead (engineering)Wireless ad hoc networkRouting protocolNetwork packetOptimized Link State Routing ProtocolWirelessTransmission (telecommunications)Routing (electronic design automation)Mobile ad hoc networkDistributed computingAd hoc wireless distribution serviceWireless networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we design a localized power‐aware alternate routing (LPAR) protocol for dynamic wireless ad hoc networks. The design objective is to prolong the lifetime of wireless ad hoc networks wherein nodes can adaptively adjust their transmission power based on communication ranges. LPAR achieves this goalviatwo phases. In the first phase, energy draining balancing is achieved by identifying end‐to‐end paths with high residual energy. The second phase is designed to effectively reduce the power consumed for packet forwarding. This is achieved by iteratively performing adaptive localized power‐aware alternate rerouting to bypass each (potentially) high‐power link along the end‐to‐end path identified in the first phase. Further, the design of LPAR enables nodes to collect their neighborhood information ‘on‐demand’, which can effectively reduce the overhead for gathering such information. LPAR is suitable for both homogeneous and non‐homogeneous networks. Simulation results demonstrate that LPAR achieves improved performance in reducing protocol overhead and also in prolonging network lifetime as compared with existing work. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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