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Enregistrement W2116978174 · doi:10.1109/glocom.2005.1578202

Call-level and packet-level performance modeling in cellular CDMA networks

2005· article· en· W2116978174 sur OpenAlexaff
Dusit Niyato, Ekram Hossain

Notice bibliographique

RevueGLOBECOM '05. IEEE Global Telecommunications Conference, 2005. · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkNetwork packetQueueing theoryHandoverTelecommunications linkCellular networkCall blockingCall Admission ControlQueueThroughputTransmission delayCall controlCode division multiple accessReal-time computingWireless networkTelecommunicationsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a queueing analytical model to evaluate call-level and packet-level performances for uplink transmission of data calls in a voice/data cellular CDMA network. In the call-level, call admission control (CAC) is used to ensure that the cell is not overloaded and also to prioritize the handoff calls over the new calls. We assume finite queueing at the mobile to buffer the data packets for uplink transmission. The transmission rates for data calls can be adjusted to accommodate more voice and/or data calls while satisfying a minimum signal-to-interference (SIR)/rate requirement for voice/data calls. Call-level performance measures (i.e., new call blocking and handoff call dropping probabilities) for both voice and data calls and packet-level performance measures (i.e., queue throughput, packet dropping probability and delay) specifically for data calls can be obtained from our model. Impacts of the call-level parameter settings on the packet-level performance measures are investigated and typical numerical results are presented

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), Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0070,002
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,205 · 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
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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