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Enregistrement W2093862872 · doi:10.1155/2008/194828

Models for Call Acceptance Based on Handoff Guarantees

2008· article· en· W2093862872 sur OpenAlexafffund
Mostafizur Rahman, Attahiru Sule Alfa

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHandoverComputer scienceCall Admission ControlComputer networkQuality of serviceWireless networkCellular networkMarkov processMarkov chainWirelessScheme (mathematics)Channel (broadcasting)TelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Call admission control (CAC) is important for cellular wireless networks to provide quality-of-service (QoS) requirements to users. Static and adaptive CAC schemes, respectively, make unrealistic assumptions about the distributions of the handoff call arrival process and the number of users in a cell. Handoff arrivals are usually assumed to follow Poisson process in static CAC schemes for Poisson new call arrivals and exponentially distributed call holding and cell residence times. We use a simple proof to show that this assumption of Poisson handoff arrival process is not justified for a two-cell wireless network. In general, we find that the handoff process can be captured by a two-dimensional Markov chain. We propose a novel adaptive CAC scheme for the two-cell system which accepts a new call if it can guarantee, with a certain probability, that a user's call will be maintained irrespective of its (his/her) movement in the system. Then, we extend this adaptive scheme for multiple-cell network. We develop another variant of this adaptive scheme which we call fractional adaptive scheme. Both the adaptive and fractional adaptive schemes are found to outperform the guard channel scheme in controlling the handoff failure probability in a cellular wireless network.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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