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Enregistrement W2105336920 · doi:10.1109/infcom.2011.5935112

Network modulation: A new dimension to enhance wireless network performance

2011· article· en· W2105336920 sur OpenAlexaff
Zhe Yang, Yuanqian Luo, Lin Cai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkWireless networkWireless ad hoc networkWireless WANUnicastWirelessKey distribution in wireless sensor networksMulticastTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce an approach called network modulation which gives us a new dimension to improve wireless network throughput and save energy. In current wireless systems, when a source transmits data to the receiver through a single-hop or multi-hop wireless path, the physical layer modulates and demodulates the information bits hop-by-hop, and the transmission over each hop is treated the same as in a point-to-point communication link. Given the broadcast nature of wireless medium and the wide variation of wireless channel quality, we let a sender transmit messages to multiple receivers simultaneously, using a software mapping technology, called network modulation, to redefine the constellation of typical quadrature amplitude modulation (QAM) schemes. As the software-based network modulation schemes do not require specialized communication hardware, they can be implemented with low cost and high flexibility. Network modulation can be used to improve network performance in a wide range of scenarios, for anycast (broadcast, multicast and unicast) services, one-way or two-way traffic, and single-hop or multi-hop wireless paths, in infrastructure or ad hoc networks. The minimum requirement for applying network modulation is that there are no less than three nodes within each others' transmission ranges, so we can consider modulation, topology control, resource allocation, and routing jointly.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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