An Adaptive Network Coded Retransmission Scheme for Single-Hop Wireless Multicast Broadcast Services
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.
Notice bibliographique
Résumé
Network coding has recently attracted attention as a substantial improvement to packet retransmission schemes in wireless multicast broadcast services (MBS). Since the problem of finding the optimal network code maximizing the bandwidth efficiency is hard to solve and hard to approximate, two main network coding heuristic schemes, namely opportunistic and full network coding, were suggested in the literature to improve the MBS bandwidth efficiency. However, each of these two schemes usually outperforms the other in different receiver, demand, and feedback settings. The continuous and rapid change of these settings in wireless networks limits the bandwidth efficiency gains if only one scheme is always employed. In this paper, we propose an adaptive scheme that maintains the highest bandwidth efficiency obtainable by both opportunistic and full network coding schemes in wireless MBS. The proposed scheme adaptively selects, between these two schemes, the one that is expected to achieve the better bandwidth efficiency performance. The core contribution in this adaptive selection scheme lies in our derivation of performance metrics for opportunistic network coding, using random graph theory, which achieves efficient selection when compared to appropriate full network coding parameters. To compare between different complexity levels, we present three approaches to compute the performance metric for opportunistic coding using different levels of knowledge about the opportunistic coding graph. For the three considered approaches, simulation results show that our proposed scheme almost achieves the bandwidth efficiency performance that could be obtained by the optimal selection between the opportunistic and full coding schemes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle