Enhancing IEEE 802.11 Random Backoff in Selfish Environments
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.
Notice bibliographique
Résumé
Wireless access protocols currently deployed in mobile ad hoc networks use distributed contention resolution mechanisms for sharing the wireless channel. In such an environment, selfish hosts that fail to adhere to the medium access control (MAC) protocol may obtain an unfair share of the channel bandwidth at the expense of performance degradation of well-behaved hosts. We present a novel access method, called predictable random backoff (PRB), that is capable of mitigating the misbehavior of selfish hosts, particularly hosts that deliberately do not respect the random deferment of the transmission of their packets. PRB is based on minor modifications of the IEEE 802.11 binary exponential backoff (BEB) and forces each node to generate a predictable backoff interval. The key idea is to adjust, in a predictable manner, the lower bound of the contention window to enhance the per-station fairness in selfish environments. Hosts that do not follow the operation of PRB are therefore easily detected and isolated. We present an accurate analytical model to compute the system throughput using a 3-D Markov chain. We evaluate the performance of PRB under the normal case and in the presence of selfish hosts. Our results show that PRB and BEB similarly perform in the former case. Selfish hosts, however, achieve substantially higher throughput than well-behaved hosts under BEB. PRB, on the other hand, can effectively enhance IEEE 802.11 BEB by mitigating the impacts of these MAC selfish misbehaviors and guarantee a fair share of the wireless channel for well-behaved hosts.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle