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Enregistrement W2106340565 · doi:10.1109/mwc.2012.6189414

Cooperative relaying in Wi-Fi networks with network coding

2012· article· en· W2106340565 sur OpenAlexaff
Surachai Chieochan, Ekram Hossain

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkLinear network codingRelayNetwork packetPacket forwardingNetwork schedulerDistributed computingScheduling (production processes)Relay channelTransmission delayProcessing delayMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, network coding has emerged as a new cooperative technique for improving network throughputs over traditional routing techniques. Network coding allows intermediate nodes to combine packets using an algebraic function before forwarding. Selfless cooperation by the intermediate nodes is thus implicitly assumed in the network employing network coding. Such cooperation in principle should not happen for free but for mutual benefits shared by source-destination pairs and the cooperating intermediate nodes. Effective resource allocation techniques are thus required to efficiently utilize the limited network resources at the intermediate nodes. In this article, we propose one such effective buffer allocation algorithm, called buffer equalized opportunistic network coding (BE-ONC), to dynamically exploit buffer spaces at a relay node of a relay-based IEEE 802.11 network. The BE-ONC technique combines packets opportunistically based on dynamic buffer allocation at the relay. Through simulations, we illustrate that the proposed scheme improves over the classical packet scheduling schemes in terms of delay and successful packet delivery ratio in a cooperative relay-based Wi-Fi network. Our experimental results further confirm the potential benefits of BE-ONC in terms of packet delivery ratio, when compared with first-in first-out scheduling at the relay node. The guidelines for extending our proposed scheme to a more general scenario, where more than two users are involved, and the relay is allowed to transmit its own packet, are also provided.

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)0,004
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,240 · 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
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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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