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Enregistrement W2114045559 · doi:10.1109/vetecf.2005.1559033

Design of link layer protocols for error recovery in IP/CDMA2000 interconnections

2006· article· en· W2114045559 sur OpenAlexaff
Vikas Paliwal, P. Larijani, Ioannis Lambadaris, B. Nandy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCDMA2000Link layerComputer scienceFrame (networking)Radio Link ProtocolComputer networkWirelessLayer (electronics)Data link layerTransport layerTCP tuningFadingTransmission Control ProtocolPhysical layerChannel (broadcasting)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The behavior of wireless links in third generation wireless data systems based on cdma2000 standard have profound impacts on the performance of transport layer protocols. This is due to greater variations in round trip times(RTTs) experienced by the TCP agents. In this work we present an exhaustive study of the nature and impacts of the variable delays on wireless links caused due to error recovery through link-layer retransmissions. We identify the conditions under which sharp delay vari- ations and residual errors occur in presence of link layer recovery mecha- nisms and how they degrade the system performance and impact the TCP behavior. I. INTRODUCTION TCP and lacks much of the complexities of TCP. Also, these mod- els have been developed for independent (i.i.d.) frame errors only and developing similar models for correlated block errors is a com- plex process and simulations are the only means to address the need for an accurate model. On the other hand, in another approach (5), (4), an extensive model for TCP is used but the link-layer details are simplified by means of introducing delays of desired durations at de- sired intervals. Such an approach is an oversimplification of delay in- troduced due to error recovery through link-layer retransmissions and lacks analysis for a given frame error rate(FER) with specific fading- induced correlation structure. Previous works in this area have thus been marked by oversimplified models at either transport or the link layer. In this study we have developed a simulation tool for cdma2000 data network in widely used ns2(14) simulator. Our model(15) in- volves elaborate implementation of protocols like RLP, PPP and their integration with physical layer frame error models and transport layer protocols like TCP. In the following sections we will cover these pro- tocols and their implementations. Our extension to the simulator helps in an accurate and broader analysis of additional delays induced over wireless links due to link layer error recovery. The main focus of this paper is on an exact analysis of delay vari- ability due to link-layer retransmissions for various values of FERs with varying correlation structure and its impact on performance of upper layer protocols. We note that for modest levels of FERs with little correlation, frame losses are effectively handled by link-layer er- ror recovery mechanisms. We further observe that a smaller level of average FER with high degree of correlation produces similar through- puts as a high value of average FER with little correlation. We further derive conditions under which a high data rate supplemental channel may be assigned to a mobile based on its current FER and its tolerance for delay variability. In the following sections we first begin with de- scription of the network setup we are analyzing and then proceed on to our results at various layers of communication protocol stack.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,242 · 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.

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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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