Integrated approach towards bandwidth aggregation (BAG) in multi-homed devices
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of (mobile/portable) devices with the ability to connect to multiple interfaces in parallel (e.g., LTE, Wi Fi, small cells, and even wired LAN in case of a laptop) has led to the emergence of a number of usecases involving bandwidth aggregation - i.e., scenarios where more than one available interface is used to support one application requiring higher bandwidth than each of those individual interfaces can provide. A number of bandwidth aggregation (BAG) approaches have been proposed on different layers of the OSI protocol stack, involving different protocols. The BAG approach in any given protocol layer is best suited only for certain specific scenarios. Further, the use of BAG for a particular application when several other applications are also active on the UE, and the real benefits of employing BAG in such a situation have not yet been studied. This paper proposes an integrated approach towards determining the optimum BAG approach taking into account different parameters such as capabilities of the user, network and the remote peer involved in the communication, network conditions, the nature and QoS requirements of applications that are currently active on the UE, transport and application protocols used, operator's policy and charging requirements, etc. A test bed to evaluate the performance of the approach is also proposed. The objective of this paper is to enable the deployment of BAG in a wide variety of real-world scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».