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Enregistrement W2054537797 · doi:10.1155/2015/398637

Contiki-Based IEEE 802.15.4 Channel Capacity Estimation and Suitability of Its CSMA-CA MAC Layer Protocol for Real-Time Multimedia Applications

2015· article· en· W2054537797 sur OpenAlexaff
Muhammad Omer Farooq, Thomas Kunz

Notice bibliographique

RevueMobile Information Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkPacket lossQuality of serviceNetwork packetIEEE 802.11Bandwidth (computing)Network allocation vectorWireless networkReal-time computingWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real-time multimedia applications require quality of service (QoS) provisioning in terms of bounds on delay and packet loss along with soft bandwidth guarantees. The shared nature of the wireless communication medium results in interference. Interference combined with the overheads, associated with a medium access control (MAC) protocol, and the implementation of a networking protocol stack limit the available bandwidth in IEEE 802.15.4-based networks and can result in congestion, even if the transmission rates of nodes are well below the maximum bandwidth supported by an underlying communication technology. Congestion degrades the performance of admitted real-time multimedia flow(s). Therefore, in this paper, we experimentally derive the IEEE 802.15.4 channel capacity using an unslotted CSMA-CA MAC protocol. We experimentally derive channel capacity for two cases, that is, when the CSMA-CA protocol is working without ACKs and when it is working with ACKs. Moreover, for both cases, we plot the relationship of offered data load with delay and packet loss rate. Simulation results demonstrate that the parameters that affect the choice of a CSMA-CA MAC layer protocol are end-to-end delay and packet loss requirements of a real-time multimedia flow, data load within the interference range of transmitters along the forwarding path, and length of the forwarding path.

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)0,006
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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