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Enregistrement W2130384422 · doi:10.1109/jlt.2007.909197

Interference Management in WLAN Mesh Networks Using Free-Space Optical Links

2008· article· en· W2130384422 sur OpenAlexaff
Valavan Rajakumar, Mohammed N. Smadi, Sasthi C. Ghosh, T.D. Todd, Steve Hranilovic

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrequency assignmentComputer scienceInterference (communication)Wireless mesh networkHeuristicMesh networkingChannel (broadcasting)Channel allocation schemesComputer networkWireless networkWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frequency channels are assigned in wireless local-area network (WLAN) mesh networks subject to strict cochannel interference constraints. Since Wi-Fi may be freely used by other networks, added interference may eventually invalidate the original frequency assignment, making full link activation impossible. In this paper, we address this problem by selectively installing supplementary free-space optical (FSO) links when radio-frequency (RF) link performance has deteriorated. To minimize cost, the number of FSO links that are needed should be as small as possible. We first formulate the channel assignment problem with the objective of maximizing the number of simultaneous link activations while satisfying cumulative RF interference constraints. A proof is given for the NP-completeness of the joint frequency assignment and FSO link placement problem. We then propose an efficient heuristic to solve the channel assignment problem using a genetic algorithm. Results are then presented for various mesh networks which show that the proposed algorithm has good results compared with the computed bounds. The presented results show that the use of FSO links permits WLAN mesh network deployment in interference-prone situations.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations39
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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