On SLA constraints in dynamic bandwidth allocation for long-reach passive optical networks
Notice bibliographique
Résumé
Long-Reach Passive Optical Network (LRPON) technology seems to be a strong candidate for next generation optical access networks. LRPON aims to combine the advantages of optical metro and access networks before the backbone by offering long feeder distance and high split ratio. On the other hand, long feeder distance causes long propagation delay while together with high split ratio they lead to longer packet delay. In order to decrease packet delay, we have recently proposed a QoS-aware bandwidth allocation scheme which is called as Periodic Gate Optimization with QoS-awareness (PGO-QoS). This scheme is based on multi-threaded MPCP that has been previously proposed in the literature. In this paper, we briefly present PGO-QoS and discuss the impacts of buffer size on its performance under a feeder distance of 100 km. We show that PGO-QoS leads to shorter average delay than multi-threaded MPCP while slightly decreasing the packet loss ratio. As expected, larger buffer size increases the packet delay, especially under heavy loads. However, changing the buffer size does not affect the relative performance of PGO-QoS to the multi-threaded MPCP. Furthermore, we evaluate the effects of pre-specified delay bounds on the performance of PGO-QoS where each ONU runs an estimation to determine whether an incoming packet can reach the OLT within its delay bound.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».