Multi-retransmission Route Discovery Schemes for Ad Hoc Wireless Network with a Realistic Physical Layer
Notice bibliographique
Résumé
During the route discovery process, each node receiving the route request packet (RReq) will retransmit it exactly once. A distant neighbor may accidentally receive/loose the only RReq and use it to announce a new route, although that link is inferior/superior for route reply packets (RRep) or actual message routing. Overall, the constructed route may be far from the optimal. All existing route discovery schemes (including DSR/AODV) apply retransmission during route discovery exactly once (1R). Based on a realistic physical layer model, we propose two new route discovery schemes: n-retransmission (nR, retransmitting exactly n times) and n-retransmission c-reception (ncRR), retransmitting until we either reach a total of n own retransmissions or c copies from neighbors are heard. We compare our two new scheme with the traditional one, under otherwise identical conditions (same metric, same packet reception probability on each link) and the same choices about possibly retransmitting again upon discovering a better route (R+) or discarding it (R1), generating route reply packet for every received RRep (B*), or for first and better discovered routes only (B2), and retransmitting RRep exactly once (A1), up to a maximum of three times (A3), or optimally u times decided by link quality (Au). Experimental results show that the proposed ncRR scheme (for n=2 and c=3 or c=4) achieves the best tradeoff between quality of route, success rate and message overhead in the route discovery process, followed by the nR scheme, and both of them are superior to the existing traditional schemes.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».