Link-Level Traffic Scheduling for Providing Predictive QoS in Wireless Multimedia Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A set of centralized burst-level cell scheduling schemes, namely, First Come First Served with Frame Reservation (FCFS-FR), FCFR-FR+, Earliest Deadline First with Frame Reservation (EDF-FR), EDF-FR+, and Multitraffic Dynamic Reservation (MTDR), are investigated for transmission of multiservice traffic over time division multiple access (TDMA)/time division duplex (TDD) channels in wireless ATM (WATM) networks. In these schemes, the number of time slots allocated to a virtual circuit (VC) during a frame-time is changed dynamically depending on the traffic type, system traffic load, the time of arrival (TOA)/time of expiry (TOE) value of the data burst and data burst length. The performances of these schemes are evaluated by computer simulation for realistic voice, video and data traffic models and their quality-of-service (QoS) requirements in a wireless mobile multimedia network. Both the error-free and the correlated fading channel conditions are considered. Simulation results show that the EDF-FR+ and MTDR schemes outperform the other schemes and can provide high channel utilization with predictive QoS guarantee in a multiservice traffic environment even in the presence of bursty channel errors. The EDF-FR+ scheme is found to provide better cell multiplexing performance than the MTDR scheme, Such a scheme would be easy to implement and would also result in a power conservative TDMA/TDD medium access control (MAC) protocol for broadband wireless access. Burst-level cell scheduling schemes such as EDF-FR+ can be easily adapted as MAC protocols in the emerging differentiated services (DS) enhanced wireless Internet protocol (IP) networks.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle