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Enregistrement W2004362213 · doi:10.1109/icc.2010.5502212

Analysis of an Exponential Backoff Algorithm for Multipacket Reception Slotted ALOHA Systems

2010· article· en· W2004362213 sur OpenAlexaff
Jun-Bae Seo, Victor C. M. Leung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlohaExponential backoffNetwork packetComputer scienceChannel (broadcasting)ThroughputAlgorithmTransmission (telecommunications)Exponential functionComputer networkReal-time computingWirelessMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines throughput and delay performances of multipacket reception (MPR) slotted ALOHA systems with the exponential backoff (EB) algorithm which consists of an initial transmission probability, exponentially decaying factor and a maximum number of backoff stages. We assume a finite population model and the saturated traffic condition where every terminal always has a packet to transmit. To show the general impacts of the EB algorithm's parameters on the system performance, we consider two MPR channels. In the first channel, all the packets transmitted cannot be successfully received, if the number of packets simultaneously transmitted exceeds a predefined threshold. In the second one, some of packets concurrently transmitted can be probabilistically received (captured). In numerical studies, we show how to adjust the parameters of EB algorithm given the MPR channel in order to achieve close-to-maximal system throughput, and discuss fair channel use.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,269 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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