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Enregistrement W1778608605 · doi:10.1002/ett.2869

Medium access control techniques in M2M communication: survey and critical review

2014· article· en· W1778608605 sur OpenAlexaff
Fatima Hussain, Alagan Anpalagan, Rath Vannithamby

Notice bibliographique

RevueTransactions on Emerging Telecommunications Technologies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT Networks and Protocols
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRandom accessAccess controlComputer networkMachine to machineScheduling (production processes)Quality of serviceNetwork packetAccess networkEnergy consumptionCellular networkDistributed computingRadio resource managementAccess methodWireless networkWirelessTelecommunicationsComputer securityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Machine‐to‐machine (M2M) communication has received increasing attention in recent year. An M2M network exhibits some salient features such as large number of machines/devices, low data rates, delay tolerant/sensitive, small packets, energy constrained and low or no mobility. A large number of M2M terminals may exist in a small area with many trying to simultaneously and randomly access for channel resources, which will result in overload and access problem. This increased signalling overhead and diverse requirements of machine‐type communication (MTC) devices call for the development of flexible and efficient scheduling and random access techniques. In an M2M scenario, where the network is operating at high offered load with a large number of contending transmitters, distributed random access techniques are more appropriate than centralised scheduling techniques because of less control messages and better channel utilisation. There is a need for comparison of various medium access methods that can be used in the development of an efficient hybrid M2M and human to human network. In this article, we review and compare various scheduling and random access techniques in cellular networks, particularly in Long‐Term Evolution. We also discuss how successful they are to fulfill the unique requirements of M2M communication and networking. Resource management in M2M networks with a large number of MTC devices is also discussed from the access point of view. Energy efficiency, being one of the main challenges of quality‐of‐service‐constrained M2M communication, is also discussed. Minimisation of the energy consumption is tightly bound to channel access and hence considered in the comparison of various medium access control protocols. Finally, some potential research directions related to access control and resource allocation are presented for future work. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations50
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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