A centralized TDMA-based scheme for fair bandwidth allocation in wireless IP networks
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.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».