Distributed schemes for fair throughput in infrastructure-based IEEE 802.11 mesh networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies throughput fairness among different basic service sets (BSSs) in infrastructure-based IEEE 802.11 mesh networks, where inter-BSS interference is unavoidable because of the difficulty in frequency and coverage planning and the limited number of non-overlapping frequency channels available for IEEE 802.11 networks. Two approaches are proposed for achieving fair throughput among the co-channel BSSs: (i) dynamic network allocation vectors (DNAV), which dynamically adjusts the co-channel interference by temporarily stopping transmissions in some BSSs using network allocation vectors (NAVs), and (ii) forced handoffs (FHO), which forces mobile stations (MSs) to handoff between neighboring BSSs. An optimization problem is formulated as well as a distributed scheme is proposed for each of the approaches for achieving the required throughput fairness while keeping high transmission throughput in the BSSs. Our results show that (i) the DNAV scheme can always achieve the required throughput fairness; (ii) performance of throughput fairness using the FHO scheme depends on coverage overlapping between the BSSs, and when there is strong coverage overlapping among the BSSs, the scheme achieves a higher throughput than the DNAV while achieving the required throughput fairness; and (iii) the converged throughput performance of the proposed distributed schemes is very close to the corresponding optimized one.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».