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Enregistrement W2034974601 · doi:10.1109/iscc.2008.4625659

An efficient rate adaptation scheme for multihop wireless networks using Kalman Filter

2008· article· en· W2034974601 sur OpenAlexaff
Basel Alawieh, Yongning Zhang, Chadi Assi, Hussein T. Mouftah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of OttawaConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceKalman filterTransmission (telecommunications)Computer networkChannel (broadcasting)Wireless ad hoc networkNetwork packetThroughputTransmitterExtended Kalman filterReal-time computingData transmissionInterference (communication)WirelessTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile devices in the IEEE 802.11 based multihop ad hoc networks support the transmission of data frames at various predefined transmission rates. To achieve high throughput performance, these multiple rates should be exploited and used in an adaptive manner depending on the channel condition. In this paper, we propose a data rate adaptation scheme with the use of Kalman Filter to determine the channel conditions (forthcoming interference). Upon receiving the RTS (request to send) packet, the receiver predicts the future interference and accordingly selects the appropriate transmission rate. Then, the receiver encapsulates the rate value in the CTS packet sent to the transmitter. Furthermore and to ensure correct convergence of the kalman Filter, we propose a fuzzy logic approach to tune the parameters of the Kalman Filter. The performance of the proposed scheme is tested and verified in a discrete event simulation environment.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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