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Enregistrement W2160417792 · doi:10.1109/icc.2007.632

Shared Infrastructure Power Saving for Solar Powered IEEE 802.11 WLAN Mesh Networks

2007· article· en· W2160417792 sur OpenAlexaff
Edgar Vargas, Amir A. Sayegh, T.D. Todd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftware deploymentBandwidth (computing)Computer networkPower consumptionIEEE 802.11Mesh networkingPower (physics)TelecommunicationsWirelessWireless lan

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar powered WLAN infrastructure is a cost effective option in outdoor deployments where continuous power sources are not practical. In these nodes the cost of the solar panel and battery can be a significant fraction of the total, and therefore reducing access point power consumption is very important. In this type of network, peak bandwidth requirements may not be satisfied by a single access point radio, even though long term average bandwidth requirements may be very low. In this case multiple radio APs or overlapped AP coverage deployment is required to meet this peak demand. When this happens the long term power consumption of the nodes can be reduced by implementing shared dynamic power saving between the WLAN mesh nodes. In this paper we propose and evaluate two algorithms for efficiently activating the solar powered infrastructure when additional bandwidth is needed. The algorithms are designed to be compatible with the existing IEEE 802.11 standard and include conventional load balancing when more than one AP is active in a given coverage area. We demonstrate that the proposed algorithms can significantly reduce the power consumption of the shared solar powered infrastructure.

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)0,001
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 enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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