Multicast Capacity of Packet-Switched Ring WDM Networks
Notice bibliographique
Résumé
Packet-switched unidirectional and bidirectional ring wavelength division multiplexing (WDM) networks with destination stripping provide an increased capacity due to spatial wavelength reuse. Besides unicast traffic, future destination stripping ring WDM networks also need to support multicast traffic efficiently. This article examines the largest achievable transmitter throughput, receiver throughput, and multicast throughput of both unidirectional and bidirectional ring WDM networks with destination stripping. A probabilistic analysis evaluates both the nominal capacity, which is based on the mean hop distances traveled by the multicast packet copies, and the effective capacity, which is based on the ring segment with the highest utilization probability, for each of the three throughput metrics. The developed analytical methodology accommodates not only multicast traffic with arbitrary multicast fanout but also unicast and broadcast traffic. Numerical investigations compare the nominal transmission, receiver, and multicast capacities with the effective transmission, receiver, and multicast capacities and examine the impact of number of ring nodes and multicast fanout on the effective transmission, reception, and multicast capacity of both types of ring networks for different unicast, multicast, and broadcast traffic scenarios and different mixes of unicast and multicast traffic. The presented analytical methodology enables the evaluation and comparison of future multicast-capable medium access control (MAC) protocols for unidirectional and bidirectional ring WDM networks in terms of transmitter, receiver, and multicast throughput efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».