Enhanced QoS for Real-time Multimedia Delivery over the Wireless Link using RFID Technology
Notice bibliographique
Résumé
Currently, there is an increasing demand for real-time multimedia applications running over the Internet. In a wired network, if congestion occurs, the quality of real-time multimedia transmission degrades severely. Rate-based adaptation schemes are being used to alleviate congestion. Packet loss incurred is used as the main indicator of network congestion. However, when running multimedia applications over wireless/mobile networks, packet loss can be attributed to different causes other than congestion. Packet loss can be due to the low bandwidth of the wireless link or the frequent interruptions in service due to mobility, handoff, or signal propagation effects, e.g. obstruction, attenuation. In this paper, we present the design of our sensor guided wireless adaptation scheme (SGWAS) that works in a micromobility domain and that infers the main reason of packet loss incurred by the mobile node in the cell. Consequently, it takes the appropriate action to improve the QoS of the transmission. Determining the reason of packet loss relies on information obtained from wireless sensors, specifically RFlD devices, to detect the location of the mobile node within the cell. On one hand, if packet loss is due to the low bandwidth of the wireless link, which can cause local wireless link congestion, then local transmission rate adaptation is applied in the cell. On the other hand, if packet loss is due to mobility or signal propagation effects, then other appropriate actions are taken. We conducted some simulation experiments to verify that we can determine the location of the mobile node when it is in the handoff region. The results demonstrate that SGWAS identifies the reason of packet loss when the mobile node is in the handoff region. Rate adaptation should not be performed in this case because packet loss is not due to congestion
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».