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Enregistrement W4306763705 · doi:10.1145/3551659.3559065

A non-Hidden Markovian Modeling of the Reliability Scheme of the Constrained Application Protocol in Lossy Wireless Networks

2022· preprint· en· W4306763705 sur OpenAlexaff
Nabil Makarem, Wafaa Bou Diab, Imad Mougharbel, Naceur Malouch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkMarkov processGoodputReliability (semiconductor)Wireless sensor networkLossy compressionWirelessWireless networkDistributed computingThroughput

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Constrained Application Protocol (CoAP) is a lightweight communication protocol designed by the Internet Engineering Task Force (IETF) for wireless sensor networks and Internet-of-Things (IoT) devices. The reliability mechanism in CoAP is based on retransmissions after timeout expiration and on an exponential backoff procedure which is designed to be simple and adapted to constrained devices. In this research work, we propose a new exact analytical model to analyze the performance of CoAP in lossy wireless networks modeled by the well-known Gilbert-Elliott two-state Markov process. We also show how to compute several performance metrics using closed form expressions such as the observed loss ratio, goodput, and the delay before success with a time complexity no more than O(r) with r is the maximum re-transmission limit. This study provides insights about improving CoAP recovery mechanism and highlights the properties -- including the limitations -- of CoAP. Also, it presents guidelines to tune CoAP parameters dynamically in order to adapt to network losses caused by interference and mobility. The model is validated using the realistic environment Cooja/Contiki OS where theoretical and experimental results match very well.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,678

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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