MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2134596638 · doi:10.1109/wicom.2012.6478551

Interference Measurements in IEEE 802.11 Communication Links Due to Different Types of Interference Sources

2012· article· en· W2134596638 sur OpenAlexfundno aff
Jan-Willem van Bloem, Roel Schiphorst, Taco Kluwer, Cornelis H. Slump

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBluetooth and Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederation for the Humanities and Social Sciences
Mots-clésComputer networkBluetoothComputer scienceInterference (communication)PHYNetwork packetPhysical layerWirelessQuality of serviceThroughputProtocol stackTransmitterTelecommunicationsWireless sensor networkChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of wireless devices (smartphones, laptops, sensors) that use the 2.4 GHz ISM band is rapidly increasing. The most common communication system in this band is Wi-Fi (IEEE 802.11b/g/n). For that reason coexistence between Wi-Fi and other systems becomes more and more important. In this paper we have investigated the influence on Wi-Fi communication for different interference sources, i.e., wireless Audio/Video (A/V) transmitter, microwave and Bluetooth. A measurement tool has been developed to measure this influence both at the Physical (PHY) Layer and at the link layer to assess the overall Quality of Service (QoS). At link layer the tool allows to analyze the received packets types and sub fields; a sophisticated approach to analyze interference mechanisms compared to traditional packet sniffers that focus on throughput and packet error rate only. In addition, this tool allows to identify the type of interference source based on the occurring interference mechanisms at these lower two layers of the OSI protocol stack. The experimental results show severe impact of A/V transmitters which causes significant overall QoS degradation of WiFi communication in contrast to microwave and Bluetooth interference.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBluetooth and Wireless Communication TechnologiesTravaux en français237 207