MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1968732129 · doi:10.1109/glocom.2006.748

WLC23-4: Performance Enhancement of Medium Access Control for UWB WPAN

2006· article· en· W1968732129 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobecom · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltra-Wideband Communications Technology
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)Computer networkPersonal area networkDistributed computingWirelessScheduleAccess controlWireless networkComputationPower controlNetwork topologyHeuristicPower (physics)EngineeringTelecommunicationsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With its capability of supporting high data rate services in a short range, the ultra-wide band (UWB) technology is appealing for future wireless personal area networks (WPANs). However, the WPAN medium access control (MAC) protocol in IEEE 802.15.3 standard was originally designed for narrow band communication networks, and it is inherently inefficient for UWB networks. In this paper, we explore the unique characteristics of UWB communications and propose how to schedule concurrent transmissions in UWB networks, which can significantly improve efficiency and network capacity. Since the optimal scheduling problem for peer-to-peer concurrent transmissions is NP-hard, the induced computation load for solving the problem is not affordable to the network coordinator, commonly a normal UWB device with limited computation power and energy. We propose two simple heuristic scheduling algorithms with polynomial time complexity. Extensive simulations with random network topology demonstrate that, by allowing concurrent transmissions appropriately, the proposed scheduling algorithms can significantly increase the network throughput.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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