Stable Queue Management for Supporting TCP Flows over Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
Congestion control for wireless networks is much more challenging than that for wired networks, due to the limited wireless spectrum and severe impairments of wireless medium which suffer time-varying fading, shadowing, interference, etc. Although the stability of the Internet using TCP congestion control and active queue management (AQM) schemes has been extensively investigated, effective congestion control for wireless networks is a pressing, open issue. Considering the dynamics of wireless links, in this paper, we investigate the stability of TCP/AQM wireless networks with feedback delays, which is formulated as a delay Markov jump linear system (DMJLS). First, a dynamic model based on the DMJLS for TCP/AQM wireless networks is established. Second, a novel stochastic stability analysis for autonomous time-delay systems with a cost function is presented. Delay-dependent linear matrix inequalities (LMIs) criteria for the stochastic stability conditions are obtained. It is noteworthy that this is the first time conditions for the stochastic stability have been derived subject to the linear quadratic (LQ) control strategy, and packet drop probability as the control input under the DMJLS is calculated. In addition, for practical systems where real-time tracking of states is infeasible or costly, the mode-independent congestion control is also investigated. The robustness of random early detection (RED) in wireless environment is proved. Numerical results are given to validate the analytical results which provide important insights for wireless network congestion control and resource management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».