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Enregistrement W2100074754 · doi:10.1109/jsac.2005.863862

Optimal ACK mechanisms of the IEEE 802.15.3 MAC for ultra-wideband systems

2006· article· en· W2100074754 sur OpenAlexaff
Yang Xiao, Xuemin Shen, Hai Jiang

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal on Selected Areas in Communications · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkThroughputChannel (broadcasting)Network allocation vectorWirelessTransmission (telecommunications)Control channelWireless networkIEEE 802.11TelecommunicationsBase station

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultra-wideband (UWB) transmission is an emerging wireless technology for future short-range indoor and outdoor multimedia applications. To coordinate the access to the wireless medium among the competing devices, the IEEE 802.15.3 medium access control (MAC) is proposed for short-range high-speed wireless personal area networks (WPANs) in the IEEE 802.15.3a task group. In the MAC, three acknowledgment (ACK) mechanisms are adopted during channel time allocation for error control over the error-prone wireless channel: No-ACK, Immediate-ACK (Imm-ACK), and Delayed-ACK (Dly-ACK). Frames received with errors can be retransmitted in the Imm-ACK and Dly-ACK mechanisms. However, how to optimally use these ACK mechanisms during channel time allocation is still an open issue. In this paper, we investigate how to configure the ACK mechanism parameters in order to achieve optimal throughput performance. We first formulate the throughput optimization problem for a contention-free channel time allocation under error channel condition. We then apply the three ACK mechanisms in the contention access period, to optimize the channel throughput. Simulation results demonstrate the effectiveness of our investigation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations41
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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