An enhanced cooperative MAC protocol based on perceptron training
Notice bibliographique
Résumé
Cooperation among wireless nodes at the medium access control (MAC) layer has attracted a lot of research attention in recent years. Most of existing cooperative MAC protocols focus on the scenarios with static helpers (relay nodes). However, when the helpers are moving around, the source node may choose a leaving helper with out-of-date information, which could cause performance deterioration. Hence, an optimal helper should not only support a high transmission rate but also have a low mobility. It can be a challenging problem to distinguish such an optimal helper when there are moving helpers of various mobility. In this paper, we extend the cooperative MAC protocol in [1] by means of perceptron training, referred to as PTCoopMAC. Making use of the handshaking messages in the original CoopMAC protocol, PTCoopMAC collects history data on the signal strength of overheard packets. Then, PTCoopMAC applies the perceptron training technique to obtain a weight vector to examine the stability of the helpers. Extending the CoopTable, PTCoopMAC selects the optimal helper depending on the achievable data rate as well as the prediction on whether a helper is reliable. The simulations results well demonstrate the throughput improvement of PTCoopMAC and its robustness to high mobility of helper nodes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».