Evaluation of a burst aggregation method in an optical burst switched agile all-photonic network
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a burst aggregation method for an Agile All-Photonic Network (AAPN) operating under an asynchronous burst switched mode. The model combines both the timer-based and threshold-based approaches into a single composite burst assembly mechanism. This is evaluated semi-analytically for fixed length packets and Poisson arrivals and used as a special case to verify a more general OPNET Modeler simulation. The dependence of the blocking probability on different burst aggregation parameters is observed as well. The same procedure is extended to 'encapsulate' (aggregate) variable packet length traffic into 'envelopes' (bursts) matched to the time slots in an AAPN operating in a synchronous time-slotted mode. Results are presented for an emulation of this process using real IP network traffic from the local LAN using two encapsulation methods that differ depending upon whether 'envelope' boundaries are allowed to cross constituent packets or otherwise. Bandwidth utilization was measured for different encapsulation parameters and it is confirmed that the model with the boundaries allowed to cross packets (i.e., the model with packet segmentation) is more bandwidth-efficient even if the processing delay is slightly larger. The successful operation of the emulation system suggests as well that a simple, low-cost software implementation would be suitable to perform the burst/slot aggregation process in AAPN.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».