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Enregistrement W2120606322 · doi:10.1109/twc.2012.072512.111738

An Enhanced Reservation Based Medium Access Control for Voice over Wireless Mesh Networks

2012· article· en· W2120606322 sur OpenAlexaff
Racha Ben Ali, Abdelhakim Hafid, J. Rezgui

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEast Midlands Development Agency
Mots-clésComputer networkComputer scienceWireless mesh networkAccess controlNetwork packetDistributed coordination functionThroughputWirelessIEEE 802.11sService setWireless networkIEEE 802.11Wi-FiTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voice over IEEE 802.11 becomes much more cost effective when deployed over IEEE 802.11-based Wireless Mesh Network (WMN) due to the license-free backhaul wireless links. However, medium access control (MAC) based on IEEE 802.11 traditional random backoff protocols that are suitable for throughput-sensitive data services cannot satisfy the performance of voice services. Therefore, in this paper we propose an improved MAC based on medium reservations, called EMDA. EMDA improves significantly the optional Mesh Deterministic Access (MDA) MAC, to provide a much higher voice call capacity thanks to voice packet aggregation feasibility and much less MDA signaling overhead. EMDA is based on a per-node reservation of a block of contiguous transmission opportunities that are properly dimensioned. Moreover, we further improve the near-deterministic access of EMDA by using short jamming periods just before these reservations. Extensive simulation results show that our proposed MAC enlarges the voice capacity and uniformly distribute it over the WMN. It also provide a better performance in guaranteeing hard delay constraints, lower jitter and lower packet losses compared to other MAC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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