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Enregistrement W2140429239 · doi:10.1109/wimob.2008.47

Maximizing Network Stability in a Mobile WiMax/802.16 Mesh Centralized Scheduling

2008· article· en· W2140429239 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWireless mesh networkComputer networkWiMAXBackhaul (telecommunications)Shared meshSwitched meshComputer scienceMesh networkingOrder One Network ProtocolFemtocellScheduling (production processes)IEEE 802.11sWireless networkWirelessBase stationTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WiMax/802.16 mesh network is an emerging infrastructure that offers a cost-effective deployment for high-capacity wireless broadband access to the backhaul network. Recently, mobility in WiMax/802.16 based mesh networks has been discussed through the IEEE 802.16e standard. Hence, mesh nodes need no longer be stationary, and as a result they will be powered from energy limited batteries. In such networks, radio frequency RF-links become vulnerable to breakage due to nodes mobility and nodes are condemned to failure when their battery is depleted. Adopting this deployment strategy requires a mechanism for selecting the most stable routing paths (with the highest RF-links and nodes availability). In this paper, we develop a mathematical model that considers RF-link and node characteristics in such mesh networks and maximizes the network stability.Namely, our model takes into account the interference caused by adjacent RF-links as well as nodes mobility and energy.Results show that selecting most stable paths augments the longevity of the network's time of operation which in turn leads to a higher data delivery and more satisfied clients.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,955

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · 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

En bref

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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