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Enregistrement W2132081755 · doi:10.1109/tvt.2008.2009455

Cross-Layer Design of MIMO-Enabled WLANs With Network Utility Maximization

2008· article· en· W2132081755 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPHYComputer networkComputer scienceAlohaNetwork allocation vectorPhysical layerMIMOQuality of serviceMultiple Access with Collision Avoidance for WirelessTransmission (telecommunications)ThroughputWirelessWireless networkChannel (broadcasting)IEEE 802.11Wi-Fi arrayTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireless local area networks (WLANs) have become a ubiquitous high-speed data-access technology. The recent IEEE 802.11e standard provides quality-of-service (QoS) support, and the pending 802.11n standard further increases the transmission rate by using the multiple-input-multiple-output (MIMO) technique. Multiple antennas can be used to improve the performance gain by either increasing the transmission reliability through spatial diversity or increasing the transmission rate through spatial multiplexing. This new characteristic at the wireless physical (PHY) layer requires the corresponding adaptation at the medium access control (MAC) layer to reach the best performance gain. In this paper, we propose cross-layer design schemes for WLANs under two different MAC protocols: the carrier sense multiple access with collision avoidance (CSMA/CA)-based 802.11e MAC and the slotted Aloha MAC. For the 802.11e MAC, two different contention window (CW) size adaptation schemes, namely, <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">U-MAC</i> and <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">D-MAC</i> , are proposed, which facilitate the MAC protocol to jointly adapt its CW size with the PHY layer's MIMO operating parameters. For the slotted Aloha MAC, a cross-layer optimization framework <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">NUM-O</i> is proposed to jointly optimize the MIMO configuration at the PHY layer and the persistent probabilities for different classes of multimedia traffic at the MAC layer. A distributed algorithm <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">NUM-D</i> based on dual decomposition and a simplified version <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">NUM-S</i> are also proposed. Simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed methods.

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.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,732

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,222 · 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