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Enregistrement W2009745523 · doi:10.1002/wcm.318

A performance evaluation of distributed dynamic channel allocation protocols for mobile networks

2006· article· en· W2009745523 sur OpenAlexafffund
Azzedine Boukerche, Khalil El‐Khatib, Tingxue Huang

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceComputer networkBase stationBlocking (statistics)Channel (broadcasting)Mutual exclusionWirelessChannel allocation schemesProtocol (science)Distributed computingResource allocationInterference (communication)ReuseTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Technological advances coupled with the proliferation of wireless devices among mobile users require efficient resource management and reuse of the scare radio spectrum allocated to wireless and mobile communication systems. Several channel allocation protocols based on a mutual exclusion paradigm have been developed. However, very little data have been reported to compare these protocols. In this paper, we review four of the best known distributed dynamic channel and resource allocation algorithms based on the mutual exclusion paradigm. While the first three channel alloctaion protocols (Cao et al ., Choy et al . and Prakash et al .) are based on the co‐channel interference, the fourth protocol, which is known as DDRA, adopts the co‐group interference approach. We present an extensive set of simulation experiments to evaluate and compare the performance of these four protocols using realistic scenarios. Our results indicate clearly that DDRA algorithm has shown the shortest response time and highest blocking rate among all of the four channel allocation protocols. Cao et al . algorithm exhibits a better blocking rate when compared to the three other schemes. This is due to the fact that it reuses communication channels optimally. Last, but not least, we discuss the basic fault tolerant machanisms that can be used to enhance further these protocols while dealing with the base stations, mobile hosts, or links' failure. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,289 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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