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Enregistrement W2123533186 · doi:10.1109/aiccsa.2005.1387047

Optimal multi-class guard channel admission policy under hard handoff constraints

2005· article· en· W2123533186 sur OpenAlexaff
Nidal Nasser, Hossam S. Hassanein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHandoverComputer scienceQuality of serviceComputer networkCall Admission ControlMarkov decision processGuard (computer science)Channel (broadcasting)WirelessMarkov processAdmission controlWireless networkTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. In this paper we present a call admission control (CAC) policy for multimedia services that characterize the next generation of wireless cellular networks. The well-known CAC guard-channel policy is modified to maintain a pre-specified level of quality of services for multimedia calls. A semi-Markov decision process (SMDP) is used to represent the multi-class guard channel CAC policy with constraints on the dropping probabilities of multimedia handoff calls. The SMDP is formulated as a linear programming problem with the objectives of maximizing the system utilization and guaranteeing QoS of multiple classes of handoff calls with each class having particularly different QoS requirements. We show numerically that the multi-class guard channel policy deploying SMDP outperforms the existing upper-limit CAC policy as it improves the service quality by maximizing the bandwidth utilization while stratifying the quality of service constraint to upper bound of the handoff dropping probability.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations6
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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