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Enregistrement W2119264949 · doi:10.1002/dac.2922

Analysis of priority arbitration in low‐rate CSMA/CA‐based differentiated access with throughput optimization

2014· article· en· W2119264949 sur OpenAlexaff
Kazi Ashrafuzzaman, Abraham O. Fapojuwo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Communication Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceThroughputNetwork packetComputer networkRandom accessExponential backoffAccess controlCarrier sense multiple access with collision avoidanceDistributed computingWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A class of applications, such as home energy management and control and utility data acquisition, is emerging in recent times where smart meters, sensors, and appliances are networked together for intelligent management and coordination. Such applications rely on low data rate communication of monitoring and control information at large scale. For the underlying networking infrastructure to facilitate communication of the real‐time and intermittent packet traffic expected, random access‐based protocols are regarded as suitable medium access control solutions. A key challenge in this regard is that the random access protocols are prone to throughput degradation when the number of contending nodes grows, as expected with the infrastructures involved. Besides, provision for certain degree of criticality/priority is needed for some of the packets compared with the rest. With this background, this paper analytically determines the criterion for throughput‐optimal operations in a network based on low‐ratecarrier sense multiple accessprotocol. In addition, ways to provide priority‐wise access differentiation at arbitrary proportions without a negative impact on the achievable throughput is incorporated within abinary exponential backoff‐basedcollision avoidance scheme. Discrete‐event simulations are performed to validate the accuracy of the approximations made in analysis.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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