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Record W277307140 · doi:10.71781/10947

Métriques de routage dans les réseaux maillés sans fil

2011· dissertation· fr· W277307140 on OpenAlexfundno aff
Yaye Fatou Sarr

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languagefr
FieldComputer Science
TopicMobile Ad Hoc Networks
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de Montréal
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ces dernières années, les technologies sans fil ont connu un essor fulgurant. Elles ont permis la mise en place de réseaux sans fil à hautes performances. Les réseaux maillées sans fil (RMSF) sont une nouvelle génération de réseaux sans fil qui offrent des débits élevés par rapport aux réseaux Wi-Fi (Wireless Fidelity) classiques et aux réseaux ad-hoc. Ils présentent de nombreux avantages telles que leur forte tolérance aux pannes, leur robustesse, leur faible coût etc. Les routeurs des RMSF peuvent disposer de plusieurs interfaces radio et chaque interface peut opérer sur plusieurs canaux distincts, c’est des RMSF multiples-radios, multiples-canaux. Ce type de réseau peut accroître de manière considérable les performances des RMSF. Cependant plusieurs problèmes subsistent et doivent être résolus notamment celui du routage. Le routage dans les RMSF demeure un défi majeur. Le but des protocoles de routage est de trouver les meilleures routes i.e. des routes qui maximisent les débits et minimisent les délais, lors de l’acheminement du trafic. La qualité des routes dans les RMSF peut être fortement affectée par les interférences, les collisions, les congestions etc. Alors les protocoles doivent être en mesure de détecter ces problèmes pour pouvoir en tenir compte lors de la sélection des routes. Plusieurs études ont été dédiées aux métriques et aux protocoles de routage dans les RMSF afin de maximiser les performances de celles ci. Mais la plupart ne prennent pas en considération toutes les contraintes telles que les interférences, le problème des stations cachées etc. Ce mémoire propose une nouvelle métrique de routage pour RMSF. Nous avons mis en place une nouvelle métrique de routage pour RMSF appelée MBP (Metric Based on Probabilities). Cette métrique est destinée aux RMSF mono-radio ou multiples-radios. Elle permet d’éviter les routes à forte ii interférence. Les résultats des simulations ont montré que MBP présente des améliorations par rapport à certaines métriques : ETT, WCETT et iAWARE qui sont connues dans le domaine.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.029

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.004
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.260 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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