Optimized bandwidth allocation in broadband wireless access networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Towards satisfying the requirements of International Mobile Telecommunications–Advanced, both the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) and Third Generation Partnership Project (3GPP) introduced revolutionary wireless technologies, exploiting advanced technologies and architectures. Both IEEE's 802.16 (Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX)) and 3GPP's Long Term Evolution have been introduced to accommodate the increasing demand for mobile services and applications. To realize the true potential of these technologies, however, opportunistic frameworks for radio resource management must be designed to exploit the adaptive nature of mobile traffic. The utility optimized quality‐of‐service (QoS) framework proposed in this paper for the mobile WiMAX networks achieves this objective. To maintain support for QoS guarantees, the framework capitalizes on the adaptive nature of WiMAX traffic by individually linking connections with a utility function designed to both uphold the end users’ perceived performance and determine bandwidth allocations by a search tree maximization algorithm. In doing so, bandwidth utilization is maximized for all active connections, and blocking and dropping probabilities for new and handover calls, respectively, are minimized. The framework is evaluated through an extensive simulation model and is shown to outperform state‐of‐the‐art solutions. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».