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Enregistrement W2119833853 · doi:10.1109/infocom.2008.255

Optimizing Distributed MAC Protocol for Multi-Hop Ultra-Wideband Wireless Networks

2008· article· en· W2119833853 sur OpenAlexaff
Lin Cai, Xuemin Shen, J.W. Mark

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltra-Wideband Communications Technology
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceWireless networkUltra-widebandWirelessTransmission (telecommunications)Hop (telecommunications)ThroughputMultiplexingDistributed computingTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By considering the characteristics of Ultra- wideband (UWB) communications networks, ie., short transmission range, accurate ranging, and low transmission/interference power, we propose a Distributed, Exclusive region (DEX) based MAC protocol for multi-hop UWB based wireless networks. DEX can effectively explore the spatial multiplexing gain of UWB networks and allow users to efficiently and fairly share network resources in a distributed manner by reserving exclusive regions (ER) around the sender and receiver for data and acknowledgment (ACK) transmissions. We further quantify the network performance bounds and derive the optimal ER size to maximize the expected network transport throughput for a dense multi-hop UWB network. Extensive simulation results demonstrate the efficiency and effectiveness of the DEX protocol.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,903

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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