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Enregistrement W2143397028 · doi:10.1109/pimrc.1995.480976

Congestion control in signalling free hybrid ATM/CDMA satellite network

2002· article· en· W2143397028 sur OpenAlexaff
A.K. Elhakeem, Michel Kadoch, Ning Zhou, M. S. R. Murthy M. S. R. Murthy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensNortel (Canada)École de Technologie SupérieureConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTime division multiple accessComputer networkAsynchronous Transfer ModeComputer scienceTelecommunications linkNetwork congestionCode division multiple accessCall controlCellular networkTime-division multiplexingSubframeAsynchronous communicationTelecommunicationsMultiplexing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We pursue a performance analysis for computing the various performance criteria in a hybrid time division/asynchronous transfer mode/code division multiple access network, i.e. TDMA/ATM/CDMA network. Users accessing this TDMA/ATM/CDMA uplink frame are assumed to belong to one of 4 service classes, namely video, voice, file and interactive data. Each user accesses only a portion of the subframe slots assigned to its class. A variable frame boundary strategy is used to adjust the subframe boundaries depending on the call load. To alleviate congestion in the assumed hubless signalling free satellite network, the satellite measures the uplink traffic of each class and issues pilot congestion control indicators to on-going calls of each class. These will be subsequently used by ground users to control their activities and police their calls using modified versions of leaky bucket and virtual leaky bucket congestion control techniques. The new techniques alleviate many of difficulties of specific slot assignment, onboard call management, superframe counting and management involved in the state of the art TDMA based systems, and yield a call establishment free yet dynamic and very well controlled access technique.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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