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Enregistrement W2089083499 · doi:10.1145/1185373.1185435

Real-time voice traffic scheduling and its optimization in IEEE 802.11 infrastructure-based wireless mesh networks

2006· article· en· W2089083499 sur OpenAlexaff
Jun Zou, Dongmei Zhao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkFair-share schedulingDynamic priority schedulingBottleneckRound-robin schedulingScheduling (production processes)Wireless mesh networkNetwork packetDistributed computingWirelessWireless networkMathematical optimizationEmbedded systemQuality of serviceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies real-time voice traffic scheduling in IEEE 802.11 infrastructure-based wireless mesh networks. Providing strict latency guarantee for real-time traffic in such network is difficult, and one of the main challenges is the difficulty in coordinating temporal operations of the mesh access points (APs). In this paper scheduling problem for constant-rate voice traffic is formulated as a binary linear programming problem and its optimal solution is given. The computational complexity may prevent the optimum scheduling from implementing in practice. Then a bottleneck-first scheduling scheme is proposed where scheduling decisions at the APs with a higher traffic load are done before those with a lower traffic load. At each AP, voice packets with more hops to their destinations are scheduled first. Numerical results show that the proposed scheduling scheme can achieve the same network capacity as the optimal one while keeping reasonably low transmission delay.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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