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Enregistrement W2135301970 · doi:10.1109/glocom.2007.894

A Collision Avoidance Mechanism for IEEE 802.11e EDCA Protocol to Improve Voice Transmissions in Wireless Local Area Networks

2007· article· en· W2135301970 sur OpenAlexaff
Khalim Amjad Meerja, Abdallah Shami

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkQuality of serviceThroughputChannel (broadcasting)IEEE 802IEEE 802.11e-2005Collision avoidanceNetwork packetWireless Multimedia ExtensionsQueueLocal area networkIEEE 802.11Multiple Access with Collision Avoidance for WirelessProtocol (science)Wi-FiInter-Access Point ProtocolIEEE 802.1XService setDistributed coordination functionWirelessWireless networkCollisionWi-Fi arrayTelecommunicationsRouting protocolOptimized Link State Routing Protocol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhanced distributed channel access (EDCA) is the basis protocol in IEEE 802.11e protocol suite. It is used for providing differentiated quality of service (QoS) in IEEE 802.11e standard wireless local area networks (WLANs). One of the main drawbacks in EDCA is the small values used for minimum and maximum contention window (CW) sizes for the AC_VO access category, the queue designated for voice transmission. The AC_VO queues of the QSTAs are very aggressive in transmitting their packets on to the channel due to their small CW sizes. This leads to degradation in the actual voice throughput performance even when the network size is small. This work proposes a new modification to the collision avoidance mechanism used by AC_VO queues without seriously effecting the performance of other traffic categories such as video and data. Extensive simulations are carried out to verify the performance of the proposed enhancement to the original collision avoidance mechanism.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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