Exploring spatial reuse effects on performance enhancements in wireless multihop networks
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have witnessed a remarkable interest in wireless multihop ad hoc networks that need little or no infrastructure support. Such networks have enabled the existence of various applications ranging from the monitoring of herds of animals to supporting communication in military battle-fields and civilian disaster recovery scenarios as well as providing an emergency warning system for vehicles on the road. Currently, the distributed coordination function (DCF) of the IEEE is the industry dominant MAC protocol for wireless multihop ad hoc environment due to its simple implementation and distributed nature. Nevertheless, the DCF access method does not make efficient use of the shared channel due to its inherent conservative approach in assessing the level of interference. Moreover, the implementation of DCF in multihop ad hoc networks suffers from the exposed and hidden terminal problems; both of these problems highly affect the spectrum spatial reuse and accordingly causes serious throughput deterioration. To date, various methods have been proposed to enhance the throughput of the DCF; namely, tuning the carrier sensing threshold, the transmission attempt probability through changing the binary exponential backoff, controlling the frame transmit power, adapting the physical transmission rate of data frame, and the use of directional antennas. In this thesis, we develop mathematical tools to study the effectiveness of the interplay among the various tunable parameters and propose suitable protocols for achieving better utilization of the wireless spectrum.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».