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Enregistrement W7117455090 · doi:10.1109/tnse.2025.3649013

Revisiting Scalability of Distributed Wireless Networks: A Multi-Hop Communication Perspective

2025· article· W7117455090 sur OpenAlexaff
Reza Khalvandi, Brunilde Sansò

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Network Science and Engineering · 2025
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalabilityWireless networkNetwork topologySoftware deploymentWirelessHeterogeneous networkPerspective (graphical)Topology (electrical circuits)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-scale distributed wireless networks provide infrastructure-free and cost-effective connectivity, supporting applications from disaster recovery to global digital inclusion. However, multi-hop communication introduces scalability challenges, as point-to-point (P2P) capacity decreases with the number of intermediate relays (<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">hop count</i>). The growth rate of the expected <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">hop count</i> with network expansion is primarily governed by the underlying interaction patterns among network users. Thus, this study focuses on the critical role of multi-hop communication and user interaction probability, which empirical evidence shows it decays as a power law with geographic distance. We present a comprehensive analysis of network scalability, from capacity estimation to empirical evaluation of real-world interaction patterns. The capacity estimation problem is decomposed using a novel analytical methodology, along with symmetric topology selection and geometric partitioning, to overcome the complexities inherent in previous models. The estimated P2P capacity bounds, derived from <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">expected</i> hop count, surpass previous benchmarks. Specifically, when the power-law exponent exceeds a critical threshold, the expected hop count remains stable and P2P capacity is sustained; otherwise, the hop count grows and capacity declines as the network scales. Accordingly, an analytical method is devised to relate real-world interaction patterns to the power-law exponent, quantified by the <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">contact distribution</i>. The analysis of multiple empirical datasets confirms that the exponent falls within a range that naturally supports <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">scalability</i>. Consequently, multi-hop communication does not fundamentally hinder the wide-scale deployment of distributed wireless networks. This capacity-based analysis provides a clear perspective on scalability under realistic interaction patterns and underscores the promising future of such networks, as well as their potential for widespread deployment.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
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Résumé présentoui

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