MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1564387379

A Markovian jump congestion control strategy for mobile ad-hoc networks with differentiated services traffic

2010· article· en· W1564387379 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueChinese Control Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkNetwork congestionMarkov processWireless ad hoc networkMobile ad hoc networkThroughputController (irrigation)Vehicular ad hoc networkNetwork packetPacket lossDistributed computingWirelessMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Available congestion control schemes such as the transport control protocol (TCP) when applied to wireless mobile networks will result in a large number of packet drop outs, unfair scenarios and low throughputs due to the changing number of neighboring nodes and the unpredictable network load. In this paper, a novel Markovian jump model is presented to model the changes in the number of neighboring nodes and subsequently a Markovian Jump Congestion Control (MJCC) strategy is proposed for mobile ad hoc networks. The MJCC strategy does take into account the associated physical network resource limitations and is shown to be robust to the existing unknown and time-varying network delays. Furthermore, the MJCC controller is developed on the basis of Differentiated Services (Diff-Serv) architecture by utilizing a robust adaptive technique. A Linear Matrix Inequality (LMI) condition is obtained to guarantee the stochastic stability of the closed-loop system. Simulations results and analysis illustrate the effectiveness and capabilities of our proposed MJCC strategy.

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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