Throughput and QoS optimization in nonuniform multichannel wireless mesh networks
Notice bibliographique
Résumé
A technology to increase throughput and QoS in infrastructure-based Wireless Mesh Networks (WMNs) is proposed. In a uniform WMN, let each Base Station (BS) have R1 transceivers for communications with neighboring BSs, and R2 transceivers for communications with the Stationary and Mobile Subscribers within the wireless cell. One Gateway BS provides access to the global Internet, and the throughput capacity of the entire WMN is constrained by the IO bandwidth of the Gateway. A small number of extra wireless links can be added to the Gateway BS and selected other BSs, resulting in a nonuniform system. The addition of an asymptotically small number of transceivers can increase WMN capacity several fold. Efficient scheduling requires the partitioning of an asymmetric bipartite graph representing a general traffic rate matrix, into multiple graphs representing doubly-stochastic matrices. Routing and scheduling algorithms presented. The algorithms can provision long-term multimedia flows including VOIP or IPTV with guaranteed service. For multichannel WMNs where the traffic is routed and partitioned, the number of queued cells per BS is near-minimal and bounded, the end-to-end delay and jitter are near-minimal and bounded, and cell loss rates due to scheduling conflicts are zero. The algorithm also achieves 100% of capacity.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».