Dimensioning the packet loss burstiness over wireless channels: a novel metric, its analysis and application
Notice bibliographique
Résumé
The packet loss burstiness over wireless channels is commonly acknowledged as a key impacting factor on the performance of networking protocols.An accurate evaluation of the packet loss burstiness, which reveals the characteristics and performance of the wireless channels, is crucial to the design of wireless systems and the quality-of-service provisioning to end users.In this paper, a simple yet accurate analytical framework is developed to dimension the packet loss burstiness over generic wireless channels.In specific, we first propose a novel and effective metric to characterize the packet loss burstiness, which is shown to be more compact, effective, and accurate than the metrics proposed in existing literature for the same purpose.With this metric, we then develop an analytical framework and derive the closed-form solutions of the packet loss performance, including the packet loss rate and the loss-burst/loss-gap length distributions.Lastly, as an example to show how the derived results can be applied to the design of wireless systems, we apply the analytical results to devise an adaptive packetization scheme.The proposed packetization scheme adaptively adjusts the packet length of transmissions based on the prediction of the packet loss rate and loss-burst/loss-gap lengths of the wireless channel.Via extensive simulations, we show that with the proposed packetization scheme, the channel throughput can be enhanced by more than 10% than the traditional scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».