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Enregistrement W2090184407 · doi:10.1109/ngmast.2009.37

Optimizations for Push-to-Talk in Wireless Networks

2009· article· en· W2090184407 sur OpenAlexaff
Krish Pillai, Haseeb Akhtar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensNortel (Canada)
Organismes subventionnairesPTT Public Company Limited
Mots-clésComputer scienceComputer networkWirelessTime division multiple accessSoftware deploymentWireless networkRobustness (evolution)Channel allocation schemesScheduling (production processes)TelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Push-to-Talk or PTT is ideal for group communication in a cooperative work environment, since conversations tend to be terse, and single-point to multipoint communication is the norm. PTT is generally run using simple two-way devices communicating on a common channel. However, field experience has repeatedly exposed the need for better range and higher robustness, particularly since Departments of Public Safety and Medical Emergency Response Teams have come to rely heavily on this technology. PTT over a stable regulated carrier-grade wireless network such as 1xEVDO, GSM, or TDMA is therefore highly desirable. Unlike peer-peer half duplex communications and other low-cost alternatives run over unlicensed spectrum, providing PTT over regulated technologies such as 1xEVDO-Revision A is challenging. The foremost stumbling block is temporal resource allocation overheads during call setup. Call setup can take considerable time owing to network complexity and the state changes involved in setting up a Traffic Channel (TCH). This paper surveys a repertoire of optimization techniques that can be used to improve network performance metrics to acceptable limits for PTT deployment.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,391

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 ouverte0,0020,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,284 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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