MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2025450163 · doi:10.1002/sat.849

Cross‐layer enhancement of TCP split‐connections over satellites links

2006· article· en· W2025450163 sur OpenAlexaff
Fei Peng, Lijuan Wu, Victor C. M. Leung

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Satellite Communications and Networking · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTCP Friendly Rate ControlTCP global synchronizationTCP tuningComputer networkCUBIC TCPTCP Westwood plusTCP accelerationTransmission Control ProtocolNetwork congestionZeta-TCPLatency (audio)H-TCPHSTCPNetwork packetTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Satellites have played an important role in global telecommunications. However, transmission control protocol (TCP) suffers performance degradations over satellite links due to the long propagation delay and high bit‐error rate. Among methods proposed to alleviate the impact of satellite link characteristics on TCP performance, split TCP connections separated by performance enhancement proxies (PEPs) have been proven attractive because they can keep TCP configurations in the end systems unchanged. While many protocols applied over satellite links between PEPs can effectively mitigate the effect of high loss rates, the long latency still limits the effectiveness of congestion control in these protocols. To minimize the effect of congestion we propose to take advantage of active queue management at the medium access control layer to provide immediate cross‐layer feedback to the TCP segment over satellite. This approach also achieves proper differentiation between packet losses due to channel errors and congestion. Simulation results show that our novel mechanism can give substantial improvements in TCP performance over satellite networks, compared to the best performing version of TCP with or without PEPs. 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Satellite Communications and NetworkingMême sujetNetwork Traffic and Congestion ControlTravaux en français237 207