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Enregistrement W2147842707 · doi:10.1109/tvt.2009.2026177

MIMO-Based Collision Avoidance in IEEE 802.11e Networks

2009· article· en· W2147842707 sur OpenAlexaff
Abduladhim Ashtaiwi, Hossam S. Hassanein

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistributed coordination functionNetwork allocation vectorComputer scienceComputer networkMIMOService setIEEE 802.11e-2005IEEE 802Channel (broadcasting)Wireless Multimedia ExtensionsWi-FiQuality of serviceIEEE 802.11Wireless networkWirelessTelecommunicationsWi-Fi array

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the growing market demand for high-performance wireless local area networks (WLANs) with quality-of-service (QoS) support, the IEEE 802.11 standard adopts the 802.11e as the medium access protocol and 802.11n-based products, which utilize multiple-input-multiple-output (MIMO) transmission systems. The medium access collision avoidance of IEEE 802.11e, even with IEEE 802.11n at the physical layer, still utilizes the enhanced distributed coordination function (EDCF) mechanism. It is known that collisions cause significant performance degradation in IEEE 802.11e EDCF-based systems. In this paper, we utilize the multiple spatial channels of MIMO technology to propose collision-mitigation enhancements to the IEEE 802.11e EDCF. The key idea of the scheme, which is called MIMO-based EDCF (M-EDCF), is the sharing of the spatial channels during the medium contention period, i.e., instead of accessing the medium using all the spatial channels, the accessing nodes use a subset of the available spatial channels. As the number of concurrent spatial channels used is less than or equal to the spatial degree of freedom, receivers can decode the transmitted signals of different medium access contenders and then coordinate their responses to avoid potential collisions. The spatial channel sharing also enables transmitters to sense the medium and terminate if they detect other ongoing medium access attempts. Simulation results show that the M-EDCF scheme substantially reduces medium access collisions. Based on the preliminary results, an adaptive optimized length of the collision-avoidance window is derived. The performance of the M-EDCF scheme based on optimized online spatial channel sharing demonstrates that the scheme further reduces medium access collisions and boosts medium utilization.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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