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Enregistrement W2131497385 · doi:10.1109/aiccsa.2009.5069414

Performance of resource allocation schemes in adaptively modulated TDMA network

2009· article· en· W2131497385 sur OpenAlexaff
Amiotosh Ghosh, A.K. Elhakeem

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkResource allocationOverhead (engineering)Weighted round robinNetwork packetTime division multiple accessTelecommunications linkHiperLANWireless networkWirelessQuality of serviceWireless lanTelecommunicationsDynamic priority scheduling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we investigate performance of resource allocation schemes in WLANs of metropolitan area using HiperLAN type 2 standard. Inside the WLANs user moves from one place to another and user rates are dynamically adjusted based on its distance from the access point. To manage the wireless resources of the network we propose resource allocation schemes and evaluate their performance. We develop a generic simulation software for the network and use it for three resource allocation policies namely minimum overhead round robin (MORR), which does not depend on user's buffer condition, weighted minimum overhead round robin (WMORR) which is a function of user buffer as well as the waiting time for transmission opportunity and weighted round robin (WRR) which is a function of user buffer only. For performance comparison we evaluate average and variance of number of packets in the user buffer, user buffer overflow and overhead in the uplink phase. Our results show that the second adaptive resource allocation technique i.e., WMORR outperforms the other two.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,296

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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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