A novel physical carrier sensing scheme for enhancing spatial reuse in multihop wireless networks
Notice bibliographique
Résumé
Recently, tuning the physical carrier sensing threshold (CSth) has been proposed as an efficient mechanism to enhance the network throughput in an IEEE 802.11-based multihop ad hoc networks. The physical carrier sensing method reduces the likelihood of collision by preventing nodes in the vicinity of each other from transmitting simultaneously, while allowing nodes that are separated by a safe margin to engage in concurrent transmission. In this paper, we propose a distributed adaptive scheme through which nodes dynamically adjust their CSth to eliminate the likelihood of collisions from hidden terminals and in turn enhances spatial reuse by reducing the number of exposed terminals. Specifically, a node adjusts its CSth based on both its success/ failure history attempts and the information it receives from neighboring nodes through CTS packets. Moreover, to reduce the effect of exposed terminals, the proposed scheme employs the RTS/CTS exchange only for the purpose of informing neighboring nodes of their CSth but not to silence them. The proposed scheme adaptively performs a dynamic switch between the RTS/CTS access scheme and the basic scheme based on a predefined policy in order to avoid the additional overhead caused by the RTS/CTS exchange. Simulations results have demonstrated the significant throughput gains that can be achieved by the proposed scheme, compared with other methods in recent literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».