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Enregistrement W2165072660 · doi:10.1109/glocom.2006.985

WSN16-4: Logical Topology Design and Interface Assignment for Multi-Channel Wireless Mesh Networks

2006· article· en· W2165072660 sur OpenAlexaff
A. Hamed Mohsenian Rad, Vincent W. S. Wong

Notice bibliographique

RevueGlobecom · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceLogical topologyRouterWireless mesh networkTopology (electrical circuits)Network topologyInterface (matter)Distributed computingMesh networkingGoodputWireless networkSwitched meshChannel (broadcasting)WirelessThroughputEngineeringTelecommunicationsParallel computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multi-channel wireless mesh network (MC- WMN) consists of a number of stationary wireless routers, where each router is equipped with multiple network interface cards (NICs). Each interface operates on a distinct frequency channel. Two neighboring routers establish a logical link if each one has an interface operating on a common channel. Given the physical topology of the routers and other constraints, the logical topology formation algorithm determines the set of logical links. In general, since the number of NICs is limited, some logical links need to share an NIC in a router. The interface assignment algorithm determines the interface that a logical link should be attached to. In this paper, we formulate the logical topology design and interface assignment as a joint optimization problem to obtain an MC-WMN architecture, called TiMesh. We conducted extensive ns-2 simulation experiments to evaluate our algorithm and compared it with another MC-WMN architecture called Hyacinth. Simulation results show that our proposed scheme achieves a higher aggregated network goodput and lower end-to-end delay for both TCP and UDP traffic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,271
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

Citations30
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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