MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2121420937 · doi:10.1109/icwmc.2007.39

Efficient Guard Band Based Admission Control in Heterogeneous Wireless Overlay Networks Using Generally Distributed Cell Residence Time

2007· article· en· W2121420937 sur OpenAlexaff
Racha Ben Ali, Samuel Pierre

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkWireless networkWirelessHandoverQuality of serviceHeterogeneous networkOverlayBandwidth (computing)Distributed computingHeterogeneous wireless networkBandwidth allocationGuard (computer science)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since there is no single wireless network that can provide high system capacity and cost effective global service coverage for more demanding mobile users, existent heterogeneous wireless networks have to be efficiently integrated for this purpose profiting to an increasing number of multi-mode mobile nodes. Standard guard bandwidth allocation schemes, extensively studied and deployed in homogeneous cellular networks, don't take into account neither mobile node's multi-mode capability nor heterogeneous cells characteristics in future wireless networks. Thus, in our work, we consider a heterogeneous overlay wireless system implementing an extended guard bandwidth with an overflow scheme from various cellular layers and we model various CRTs (cell residence time) using general Gamma distribution that we specialize for each kind of cell taking into account its heterogeneous properties. Furthermore, we designed a fast online heuristic that regularly estimates the optimal guard bandwidth. Presented results, validated by computer simulations, shows that our proposed solution leads to a better wireless bandwidth utilization and a lower blocking rate while maintaining constraints on handoff dropping rates. The quality of these results are the consequence of the model accuracy used to estimate call-level QoS parameters and therefore the optimal guard bandwidth.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Wireless Network OptimizationTravaux en français237 207