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Enregistrement W1661270980 · doi:10.1109/twc.2015.2435006

An Analytical MAC Model for IEEE 802.15.4 Enabled Wireless Networks With Periodic Traffic

2015· article· en· W1661270980 sur OpenAlexaff
Xianghui Cao, Jiming Chen, Yu Cheng, Xuemin Shen, Youxian Sun

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceComputer networkIEEE 802.11Inter-Access Point ProtocolScalabilityNetwork allocation vectorIEEE 802.15Traffic generation modelIEEE 802.11sChannel (broadcasting)Node (physics)Wireless networkWirelessProtocol (science)Distributed computingWireless sensor networkWi-FiTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The IEEE 802.15.4 standard, which supports low-cost communications, has been applied in a variety of wireless networks. Developing accurate analytical models for the IEEE 802.15.4 medium access control (MAC) protocol is critical for the design and performance evaluation of such networks. Periodic traffic is a common traffic pattern generated in many practical application scenarios, for which most existing analytical models assuming either saturated or random network traffic patterns become inapplicable. In this paper, we develop an accurate and scalable analytical model to analyze the IEEE 802.15.4 MAC protocol with the periodic traffic. Our model can accurately capture the protocol stochastic behavior in each period in scenarios such as with or without retransmissions and with single clear channel assessment (CCA) or double CCAs. Extensive simulations are conducted to validate the proposed model by both transient and aggregate performance evaluations, and the results show that the model captures MAC behavior with periodic traffic accurately. We also discuss about extending the proposed model to account for heterogeneous scenarios and the hidden node problem.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,247 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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