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Enregistrement W2138720770 · doi:10.1109/tnet.2013.2259596

Energy Efficiency in TDMA-Based Next-Generation Passive Optical Access Networks

2013· article· en· W2138720770 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/ACM Transactions on Networking · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePassive optical networkTime division multiple accessBroadbandComputer networkEfficient energy useBandwidth (computing)Sleep modeTransmission (telecommunications)Scheduling (production processes)Overhead (engineering)SizingReal-time computingTelecommunicationsPower (physics)Wavelength-division multiplexingPower consumptionEngineeringElectrical engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Next-generation passive optical network (PON) has been considered in the past few years as a cost-effective broadband access technology. With the ever-increasing power saving concern, energy efficiency has been an important issue in its operations. In this paper, we propose a novel sleep-time sizing and scheduling framework for the implementation of green bandwidth allocation (GBA) in TDMA-PONs. The proposed framework leverages the batch-mode transmission feature of GBA to minimize the overhead due to frequent ONU on-off transitions. The optimal sleeping time sequence of each ONU is determined in every cycle without violating the maximum delay requirement. With multiple ONUs possibly accessing the shared media simultaneously, a collision may occur. To address this problem, we propose a new sleep-time sizing mechanism, namely Sort-And-Shift (SAS), in which the ONUs are sorted according to their expected transmission start times, and their sleep times are shifted to resolve any possible collision while ensuring maximum energy saving. Results show the effectiveness of the proposed framework and highlight the merits of our solutions .

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,217 · 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