Understanding the Benefits of Successive Interference Cancellation in Multi-Rate Multi-Hop Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
The performance of wireless multihop networks depends on the achievable channel capacity for each transmission link as well as the level of spectrum spatial reuse in the network. For the latter one, successive interference cancellation (SIC) has emerged as an advanced PHY technique with the ability of decoding two or more overlapping signals and therefore allowing multiple concurrent transmissions. Effectively managing the transmission concurrency over the shared medium ensures good quality of transmission and therefore results in higher achievable transmission data rates. In this paper, we seek to understand the benefits of SIC and its interference management capabilities in a multi-rate multihop wireless network. To characterize the network performance under these characteristics, we follow a cross-layer design approach and formulate the joint routing and scheduling problem with rate control as a mixed integer linear program with the objective to maximize the minimum flow throughput. Given its large scale and combinatorial complexity, we follow a decomposition approach using column generation to solve the problem. However, the complexity of solving exactly the pricing subproblem limits the application of the model to very small size network instances. We develop one efficient greedy method for solving exactly the pricing subproblem as well as a simulated annealing based heuristic approach with very good performance. Our results indicate that SIC benefits strongly depend on the strength of the received signals. We show that transmission links with fixed higher data rates do not necessarily yield higher SIC gains because higher transmission rates result in sparser network topologies and thus less flexible routing. Larger networks with SIC capabilities and bitrate adaptation however are most effective in controlling the interference and improving the spatial reuse and thus reap the largest benefits with gains exceeding 20% over networks only with SIC capabilities or only with rate control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».