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Enregistrement W2111095459 · doi:10.1109/twc.2011.081611.101328

A Conflict Analysis Framework for QoS-Aware Routing in Contention-Based Wireless Mesh Networks with Beamforming Antennas

2011· article· en· W2111095459 sur OpenAlexaff
Osama Bazan, Muhammad Jaseemuddin

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWireless mesh networkComputer networkWireless networkBandwidth (computing)BeamformingDistributed computingQuality of serviceWirelessChannel allocation schemesTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Utilizing smart beamforming antennas in contention-based wireless mesh networks has proven to provide a significant increase in the network capacity. Nevertheless, their effectiveness in providing additional QoS guarantees is still under-explored. In this paper, we develop a framework for analyzing conflicts on wireless links considering both the physical interference and the operation of the underlying directional MAC protocol. Based on a novel taxonomy, we classify the link conflicts into several categories and propose a novel colored conflict graph abstraction to model the network interference pattern in the presence of contention-based directional MAC protocols. Using the proposed colored conflict graph, we derive a closed form expression for the probability of successful transmission over a wireless link given that all the bandwidth requirements are satisfied. Based on our analysis, we formulate the bandwidth-guaranteed routing problem as an optimization problem. Since the problem is NP-hard, we present a heuristic algorithm for joint routing and admission control to find single-path bandwidth-guaranteed routes. Using extensive simulations, we demonstrate the accuracy of our conflict analysis and the ability of the proposed algorithm to provide QoS guarantees along with efficient channel utilization.

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)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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