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Enregistrement W2064142631 · doi:10.1109/tridentcom.2007.4444704

Practical Aspects of Interference Management in Wireless Networks Deployment Experiences at CRC

2007· article· en· W2064142631 sur OpenAlexaff
A.L. Brandão, Shaun Luong, Mustapha Bennai, John Sydor

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkWirelessWireless networkWireless broadbandRadio resource managementTelecommunicationsMultipath propagationWiMAXNetwork packetChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Delivering broadband to the user end via wireless has been considered a secondary option and exercised only when the wired link solution computes an unsatisfactory investment return. This paradigm is changing, however, with a number of WiFi metropolitan networks promising profitability in niches traditionally operating with cables. It is expected that these new wireless enterprises will face innumerous obstacles of practical nature, as they grow and deploy in large scale. Problems with large scale wireless deployments may range from coexistence and interference amongst different service providers to billing procedures. In such a scenario, the Communications Research Centre (CRC) set out to design, develop, and deploy a wireless broadband system. Besides the challenges of designing a whole system, CRC engineers were faced with important RF management issues and some of which are the subject of this paper, namely: RF management related to TCP/IP packet duplication over the air due to multipath propagation, intra-sector communication within a multi sectored cell system and the downlink near-far power problem, to name a few. This work highlights critical problems, that we found unique and not reported before, that are most likely to be encountered by emerging networks (WiMax and WiFi) and proposes solutions to overcome them.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,461

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,301 · 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.

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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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