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Enregistrement W2158467743 · doi:10.1109/infcom.2005.1498478

A QoS-aware AIMD protocol for time-sensitive applications in wired/wireless networks

2005· article· en· W2158467743 sur OpenAlexaff
Lin Cai, Xuemin Shen, J.W. Mark

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesTennessee Department of Education
Mots-clésComputer networkComputer scienceQuality of serviceTransport layerWireless networkThroughputInternet layerResource Reservation ProtocolDistributed computingApplication layerProtocol (science)WirelessInternet protocol suiteThe InternetLayer (electronics)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A TCP-friendly additive increase and multiplicative decrease (AIMD) protocol is proposed to support time-sensitive applications in hybrid wired/wireless networks. By analyzing the performance of AIMD-controlled flows in hybrid networks, we propose a cross-layer procedure to select the AIMD protocol parameters with consideration of wireless link characteristics and application QoS requirements, in terms of delay, loss, and throughput. Since the cross-layer interaction only exchanges parameters among the application, the transport layer protocol, and the link layer protocol, our approach preserves the end-to-end semantics of the transport protocol and the layered structure of the Internet, and it is applicable to supporting various multimedia applications over heterogeneous wireless links. With appropriate parameters, AIMD-controlled flows can fairly share network resources with TCP flows, efficiently utilize wireless resources, and statistically guarantee end-to-end delay for time-sensitive applications. Extensive simulations are performed to validate the analytical results, evaluate the protocol performance, and demonstrate that the AIMD protocol can outperform the unresponsive UDP protocol when transporting multimedia traffic in hybrid networks. With satisfactory QoS, end systems have more incentives to voluntarily regulate multimedia traffic with an AIMD-based congestion controller, which is vital for network stability, integrity, and future proliferation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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