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Enregistrement W4415568591 · doi:10.65148/ecn/2025009

Performance Evaluation of Routing Protocols for Vehicle-to-Vehicle Communication in Urban VANETs Using Simulation Based Metrics

2025· article· en· W4415568591 sur OpenAlexaff
Jain Emadi

Notice bibliographique

RevueElaris Computing Nexus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLink-state routing protocolDynamic Source RoutingGeographic routingRouting protocolStatic routingEqual-cost multi-path routingNetwork packetOptimized Link State Routing ProtocolMultipath routing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transportation intelligent interface requires Vehicular Ad Hoc Networks that enable management of traffic, provision of road safety and traffic optimization in cities. Dynamic urban landscapes have challenged current routing protocols including AODV, DSR and OLSR with the speed of node movement and fluctuating traffic density and connectivity asymmetry. These restrictions may result in routing lengthiness, additional end-to-end latency, increased control wastage and axiomatic packet transfer. As a way of eliminating these obstacles, the following paper introduces a simplified VANET routing model combining smarter node prioritization, smart path selection and smart lossless routing to guarantee the forwarding of packets. The most dynamic nodes in the model occur relative to the throughput, connectivity and the likelihood of the loss of packets and other related matters and achieves the best possible paths with few hops, latency and controlling traffic and maximum reliability. The strategy exploits the strengths of the high throughput nodes as relays in the backbone and avoids the low throughput nodes to enhance easier distribution of traffic and low bottlenecks. Performance is assessed on the simulation of an urban VANET on a snapshot basis and finally, measurements of performance are the path length, end-to-end delay, throughput, routing overhead, and the loss of packets. Visualizations such as network graphs, routing paths, and intensity heatmaps of coverage as well as the level of throughput of individual nodes all reveal the general behaviour of the network and individual nodes. The results have revealed that the model is superior to the conventional reactive and proactive model in that it offers shorter route, latency and larger throughput and lessened overhead and augmented reliability. The proposed routing model is a robust and adaptable solution to dynamic urban VANET settings that may have desirable values to both useful and scaled motives to next-generation vehicle to vehicle communication networks.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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