Efficient Route Planning Using Temporal Reliance of Link Quality for Highway IoV Traffic Environment
Notice bibliographique
Résumé
Intermittently connected vehicular networks, terrain of the highway, and high mobility of the vehicles are the main critical constraints of highway IoV (Internet of Vehicles) traffic environment. These cause GPS outage problem and the existence of short-lived wireless mobile links that reduce the performance of designed routing approaches. Nevertheless, geographic routing has attracted a lot of attention from researchers as a potential means of accurate and efficient information delivery. Various distance-based routing protocols have been proposed in the literature, with an emphasis on restricting the forwarding area to the next forwarding vehicle. Many of these protocols have issues with significant one-hop link disconnection, long end-to-end delays, and low throughput even at normal vehicle speeds in high-vehicular-density environments due to frequently interrupted wireless links. In this paper, an efficient geocast routing (EGR) approach for highway IoV–traffic environment considering the shadowing fading condition is proposed. In EGR, a geometrical localization for GPS outage problem and a temporal link quality estimation model considering underlying vehicular movement have been proposed. Geocast routing to select a next forwarding vehicle from forward region by utilizing temporal link quality is proposed for four different scenarios. To evaluate the effectiveness and scalability of EGR, a comparative performance evaluation based on simulations has been performed. It is clear from the analysis of the results that EGR performs better than state-of-the-art approaches in highway traffic environment in terms of handling the problem of wireless communication link breakage and throughput, as well as ensuring the faster delivery of the messages.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».