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Enregistrement W2162189707 · doi:10.1109/surv.2011.090710.00042

Congestion Pricing in Wireless Cellular Networks

2010· article· en· W2162189707 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Surveys & Tutorials · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNetwork congestionComputer networkQuality of serviceWireless networkRadio resource managementCongestion pricingWirelessRevenueNetwork traffic controlTelecommunicationsTraffic congestionBusinessFinanceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the demand for wireless cellular services continues to increase, radio resources remain scarce. As a result, network operators have to competently manage these resources in order to increase the efficiency of their Wireless Cellular Networks (WCN) and meet the Quality of Service (QoS) of different users. A key component of Radio Resource Management (RRM) is congestion control. Congestion can severely degrade the performance of WCN and affect the satisfaction of the users and the obtained revenues. Several congestion control techniques have been proposed for WCN. These techniques, however, do not provide incentives to the users to use the wireless network rationally, and hence they cannot solve the problem of congestion. Recently, there has been some research on providing monetary incentives to the users through congestion pricing to use the wireless network rationally and efficiently. Congestion pricing is a promising solution that can help alleviate the problem of congestion and generate higher revenues for network operators. This paper surveys recent research work on congestion pricing in WCN. It also provides detailed discussions and comparisons of the surveyed work as well as open problems and possible future research directions in the area.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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