A Survey on Parameters Affecting MANET Performance
Notice bibliographique
Résumé
A mobile ad hoc network (MANET) is an infrastructure-less network where mobile nodes can share information through wireless links without dedicated hardware that handles the network routing. MANETs’ nodes create on-the-fly connections with each other to share information, and they frequently join and leave MANET during run time. Therefore, flexibility in MANETs is needed to be able to handle variations in the number of existing network nodes. An effective routing protocol should be used to be able to route data packets within this dynamic network. Lacking centralized infrastructure in MANETs makes it harder to secure communication between network nodes, and this lack of infrastructure makes network nodes vulnerable to harmful attacks. Testbeds might be used to test MANETs under specific conditions, but researchers prefer to use simulators to obtain more flexibility and less cost during MANETs’ environment setup and testing. A MANET’s environment is dependent on the required scenario, and an appropriate choice of the used simulator that fulfills the researcher’s needs is very important. Furthermore, researchers need to define the simulation parameters and the other parameters required by the used routing protocol. In addition, if the MANET’s environment handles some conditions where malicious nodes perform network attacks, the parameters affecting the MANET from the attack perspective need to be understood. This paper collects environmental parameters that might be needed to be able to set up the required environment. To be able to evaluate the network’s performance under attack, different environmental parameters that evaluate the overall performance are also collected. A survey of the literature contribution is performed based on 50 recent papers. Comparison tables and statistical charts are created to show the literature contribution and the used parameters within the scope of the collected papers of our survey. Results show that the NS-2 simulator is the most popular simulator used in MANETs.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».