Delay Optimization and Cross-Layer Design in Multihop Wireless Networks With Network Coding and Successive Interference Cancelation
Notice bibliographique
Résumé
Network coding (NC) and multipacket reception with successive interference cancellation (SIC) have been shown to improve the performance of multihop wireless networks (MWNs). However, previous work emphasized maximization of network throughput without considering quality of service (QoS) requirements, which may lead to high packet delays in the network. The objective of this work is minimization of packet delay in a TDMA-based MWN that is jointly utilizing NC and SIC techniques for a given traffic demand matrix. We assume conflict-free scheduling and allow multipath routing. We formulate a cross-layer optimization that assigns time slots to links in a way that the average packet delay is minimized. The problem formulation results in a difficult mixed integer nonlinear programming (MINLP) that the state-of-art software can only solve for very small-sized networks. For large networks, we develop a heuristic approach that iteratively determines the optimal solution. We present numerical results, which show that the average packet delay and traffic handling capacity of a network, using w/o NC+SIC, NC, SIC and NC+SIC schemes, improves from left to right. The traffic capacity of NC+SIC is double of the w/o NC+SIC. Thus, combined utilization of NC and SIC techniques results in significant performance improvement.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».