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Enregistrement W2114236588 · doi:10.1186/1687-1499-2013-149

Decoupling congestion control from TCP (semi-TCP) for multi-hop wireless networks

2013· article· en· W2114236588 sur OpenAlexaff
Yegui Cai, Shengming Jiang, Quansheng Guan, F. Richard Yu

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTCP Friendly Rate ControlComputer networkTCP Westwood plusTCP global synchronizationTCP tuningTCP accelerationCUBIC TCPNetwork congestionZeta-TCPH-TCPTCP delayed acknowledgmentTransmission Control ProtocolHSTCPDistributed computingHop (telecommunications)Network packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although many problems for transmission control protocol (TCP) in multi-hop wireless networks have been studied with many proposals in the literature, they are not solved completely yet. Different from the existing proposals to mitigate the limitation of TCP in multi-hop wireless networks, we propose a framework of semi-TCP which decouples two functionalities of traditional TCP, i.e., congestion control and reliability control, in order to get rid of the constraint of TCP’s congestion window on performance enhancement. Specifically, we employ hop-by-hop congestion control which is more efficient than its end-to-end counterpart since the control efficiency of the later relies on the availability of end-to-end connectivity which is difficult to sustain in wireless networks. We implement hop-by-hop congestion control via intra-node and inter-node congestion control, and propose a distributed hop-by-hop congestion control algorithm based on the widely used request-to-send/clear-to-send protocol. Such a semi-TCP retains the reliability control in original TCP. Extensive simulations based on network simulator-2 show the promising performance of semi-TCP over traditional schemes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations21
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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