MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2162994244 · doi:10.1109/icc.2009.5199316

Performance Analysis of the EDCA Medium Access Mechanism over the Control Channel of an IEEE 802.11p WAVE Vehicular Network

2009· article· en· W2162994244 sur OpenAlexaff
J.R. Gallardo, Dimitrios Makrakis, Hussein T. Mouftah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIEEE 802.11pComputer networkComputer scienceThroughputChannel (broadcasting)Frame (networking)Transmission (telecommunications)Control channelInter-Access Point ProtocolIEEE 802Markov chainIEEE 802.11b-1999WirelessIEEE 802.11e-2005IEEE 802.11Vehicular ad hoc networkWireless networkWireless ad hoc networkTelecommunicationsWi-FiTelecommunications linkQuality of service

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The FCC has set apart a frequency band with the specific goal of improving safety and efficiency of the transportation system. Its purpose is to provide wireless communications between stations on the roadside and mobile radio units located on board of vehicles. The resulting technology is known as WAVE and is currently under development as draft standard IEEE 802.1 lp. The most time- critical messages, carrying urgent safety-related information, are transmitted over the so-called control channel (CCH). WAVE devices use the EDCA MAC protocol, defined in the 2007 version of the IEEE 802.11 standard, to compete for the transmission medium. This work analyzes the performance of EDCA under the specific conditions of the CCH of a WAVE environment. The protocol is modeled using Markov chains and results related to throughput, frame-error rate, buffer occupancy and delay are obtained under different traffic-load conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations63
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetWireless Networks and ProtocolsTravaux en français237 207