A centralized TDMA-based scheme for fair bandwidth allocation in wireless IP networks
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
A unified time-division multiple access (TDMA) based centralized wireless access scheme is proposed for performing the statistical multiplexing of bursty data sources in a wireless packet data network. This scheme combines dynamic bandwidth allocation with admission control and packet conditioning (at the mobile stations) to provide fair bandwidth distribution among bursty data flows with different profile rates (or subscription levels) in an error-prone environment. The dynamic bandwidth allocation policy is credit-based and both the burst-level and the packet-level bandwidth allocations are considered. The performance of the scheme is evaluated using computer simulations for different total subscription levels, for different compositions of flows with different profile rates, and for different channel quality with different channel-error correlation patterns. The simulation results show that the throughput variability among flows with the same level of subscription is considerably small except for long range dependent flows with very high traffic burstiness. The relative throughput fairness among flows with different profile rates can also be achieved. The post facto loss and delay values (i.e., observed average packet delay and average packet loss values) for the flows depend on the corresponding delay tolerance limits of the data bursts, TDMA frame-length, and the wireless link utilization level. The energy efficiency of the wireless access scheme is evaluated in terms of the average transmitter usage time and the average receiver usage time in the mobile stations for both the burst-level and the packet-level bandwidth allocation. The proposed scheme can be used in an adaptive quality-of-service (QoS) framework for dynamically adjusting the QoS for flows in order to accommodate wireless channel errors and user mobility.
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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 | 0,002 |
| 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