Predictive Association Algorithm for IEEE 802.11 WLANs
Notice bibliographique
Résumé
In the literature, many wireless local area network (WLAN) performance estimations are done with the assumption of uniformly distributed stations (STAs). On the contrary, in practice STAs are distributed unevenly among access points (APs) in the network, causing hot spots and under utilized APs (Bejerano, Han, and Li, 2004). Considering a WLAN is made up of multiple APs, having some APs carrying excessive loads (i.e. hot-spots) degrades both considered APs as well as the overall network performance. The system performance can be improved by associating incoming STAs effectively throughout the network, in a sense to balance the network load evenly between APs. Currently employed user association method in IEEE 802.11 WLANs considers only the received signal strength of APs at STAs, and associates STAs to the closest (in signal strength sense) AP ignoring its load. Novel user association algorithms are required in order to increase the network performance. In this work, a new association algorithm is proposed taking into consideration not only the received signal strength of the APs but also AP loadings. Proposed algorithm predicts the effective data rate of the connection and avoids the congestion. In hot-spot areas, system throughput improvement up to 90% is observed compared to current association algorithms
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».