Uplink scheduling for supporting real time voice traffic in IEEE 802.16 networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies real-time traffic support in IEEE 802.16-based backhaul networks, where each subscriber station (SS) may be responsible for forwarding packets for a number of real-time voice connections. In an 802.16-based network, the SS requests bandwidth to the base station (BS) in the uplink, and bandwidth grants are sent back from the BS through the downlink. The 802.16 standard specifies that the bandwidth requests are for individual connections and pass only the number of bytes requested from each connection. The standard does not specify a resource allocation strategy. In this paper we propose a simple enhancement to the bandwidth request mechanism in 802.16 for supporting packet voice traffic. First, the SS combines the bandwidth requests of multiple connections associated to it and sends aggregate bandwidth requests to the BS. This makes the bandwidth request process more efficient by saving transmission time of both the BS and the SSs. Second, in order to facilitate the BS to make resource allocation decisions, the aggregate bandwidth requests include information about the latency requirements of buffered real-time packets at the SSs. We propose three different bandwidth request and packet scheduling schemes, each of which requires a different amount of information to be included in the bandwidth requests. Our results show that there is an optimum point about how much delay information the SS should report to the BS in order to best utilize the uplink resources while providing satisfactory real-time performance for the voice traffic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».