MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2149818947 · doi:10.1109/twc.2006.1611064

A call admission control scheme for packet data in CDMA cellular communications

2006· article· en· W2149818947 sur OpenAlexaff
Lanying Wang, Weihua Zhuang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkCall Admission ControlHandoverQuality of serviceNetwork packetCode division multiple accessCellular networkCellular trafficWireless networkCall blockingWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In wireless cellular communication systems, call admission control (CAC) is to ensure satisfactory services for mobile users and maximize the utilization of the limited radio spectrum. In this paper, we propose a new CAC scheme for a code division multiple access (CDMA) wireless cellular network supporting heterogeneous self-similar data traffic. In addition to ensuring transmission accuracy at the bit level, the CAC scheme guarantees service requirements at both the call level and the packet level. The grade of service (GoS) at the call level and the quality of service (QoS) at the packet level are evaluated using the handoff call dropping probability and the packet transmission delay, respectively. The effective bandwidth approach for data traffic is applied to guarantee QoS requirements. Handoff probability and cell overload probability are derived via the traffic aggregation method. The two probabilities are used to determine the handoff call dropping probability, and the GoS requirement can be guaranteed on a per call basis. Numerical analysis and computer simulation results demonstrate that the proposed CAC scheme can meet both QoS and GoS requirements and achieve efficient resource 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)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations22
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Wireless CommunicationsMême sujetWireless Communication Networks ResearchTravaux en français237 207