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Enregistrement W2054526493 · doi:10.1002/wcm.239

Adaptive admission/congestion control policies for CDMA‐based wireless internet

2005· article· en· W2054526493 sur OpenAlexafffund
Uthman Baroudi, A.K. Elhakeem

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesKing Fahd University of Petroleum and MineralsIndustry CanadaConcordia University
Mots-clésComputer scienceComputer networkBase stationTime division multiple accessCall Admission ControlNetwork congestionQuality of serviceCode division multiple accessAir interfaceQueueing theoryAdmission controlWirelessCDMA2000Real-time computingWireless networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Radio resource management (RRM) is vital for the next generation wireless networks. RRM comprises many functionalities and this paper focuses on the investigation of the performance of several adaptive call admission/congestion control policies based on a window‐measurement estimation of the status of the buffer at the base station under the hybrid TDMA/CDMA access scheme. In our study, we interrelate the physical limitations of the base stations (i.e. the number of transmission and reception modems), call and burst level traffic, instantaneous buffer conditions and end‐to‐end bit error performance in one queuing problem. Subsequently, a window‐measurement estimator is implemented to estimate the likelihood of buffer congestion at the base station. Accordingly, the traffic loads shall be controlled. We use event‐driven simulation to simulate the multimedia integrated CDMA networks where heterogeneous traffic users are multiplexed into a simple TDMA frames. The simulation results show outstanding performance of the proposed call admission/congestion control policies in guaranteeing QoS requirements. Copyright © 2005 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,282 · 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.

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

Citations6
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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