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Enregistrement W2059312872 · doi:10.1155/2010/489527

Mathematical Analysis of EDCA's Performance on the Control Channel of an IEEE 802.11p WAVE Vehicular Network

2010· article· en· W2059312872 sur OpenAlexaff
José R. Gallardo, Dimitrios Makrakis, Hussein T. Mouftah

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIEEE 802.11pComputer scienceChannel (broadcasting)Markov chainComputer networkThroughputFrame (networking)Transmission (telecommunications)IEEE 802Control channelWirelessVehicular ad hoc networkIEEE 802.11Protocol (science)IEEE 802.11e-2005Wireless networkTelecommunicationsWireless ad hoc network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireless networks for vehicular environments are gaining increasing importance due to their ability to provide a means for stations on the roadside and radio units on board of vehicles to communicate and share safety-related information, thus reducing the probability of accidents and increasing the efficiency of the transportation system. With this goal in mind, the IEEE is currently developing the Wireless Access in Vehicular Environments (WAVE) IEEE 802.11p standard. WAVE devices use the IEEE 802.11's Enhanced Distributed Channel Access (EDCA) MAC protocol to compete for the transmission medium. This work proposes an analytical tool to evaluate the performance of EDCA under the specific conditions of the so-called control channel (CCH) of a WAVE environment, including the particular EDCA parameter values and the fact that all safety-critical data frames are broadcasted. The protocol is modeled using Markov chains and results related to throughput, frame-error rate, buffer occupancy and delay are obtained under different traffic-load conditions. The main analysis is performed assuming that the CCH works continuously, and then an explanation is given as to the considerations that are needed to account for the fact that activity on the CCH is intermittent.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations23
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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