Optimal multicast in multi-channel multi-radio wireless networks
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in wireless technology have made it increasingly feasible to equip wireless nodes with multiple radios, thereby allowing each radio to exploit channel diversity in the form of orthogonal, non-overlapping transmission spectrums. Multi-channel operation mitigates interference, but at the same time raises new challenges for network optimization, in terms of judicious channel assignment for efficient bandwidth utilization. While previous research mostly studies optimizing channel assignment for unicast, we focus instead on multicast, which is an efficient mechanism for one-to-many data dissemination. We derive a model for optimal multicast in multi-channel multi-radio wireless networks under the assumption that channel assignment is static. Our model employs network coding as the multicast mechanism of choice, and exploits the broadcast nature of omnidirectional antennas for efficient bandwidth utilization. Based on the model derived, we formulate optimal multicast as a linear integer program. Two accompanying solutions are proposed: a greedy channel assignment scheme and an improved iterative scheme inspired by primal-dual algorithm design. The effectiveness of the two schemes are empirically examined through simulation studies, and are compared to results obtained from solving the integer program as well as its linear programming relaxation. Finally, we present an alternate model for optimal multicast under the assumption that transmission frequencies are not fixed divisions of the usable spectrum.
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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 ».