LINK-STATE AWARE DYNAMIC TRAFFIC SCHEDULING FOR PROVIDING PREDICTIVE QoS IN WIRELESS MOBILE MULTIMEDIA NETWORKS
Notice bibliographique
Résumé
The performance of a centralized traffic priority based dynamic burst-level cell scheduling scheme is investigated in a correlated fading channel. The scheduling scheme is designed for the transmission of multiservice traffic over TDMA (Time Division Multiple Access)/TDD (Time Division Duplex) channels in a WATM (Wireless ATM) network. In this scheme, the number of slots allocated to a VC (Virtual Circuit) during a frame-time is changed dynamically depending on the traffic type, system traffic load, TOE (Time of Expiry) value of the data burst and data burst length. While allocating bandwidth, the channel error status is also taken into consideration. SR-ARQ (Selective Repeat - Automatic Repeat Request)-based link-level error control is assumed for all the traffic types in a multiservice traffic environment. The performance of the proposed scheme under correlated Rayleigh fading is evaluated using computer simulation for realistic voice, video and data traffic models and the QoS (Quality of Service) requirements of different traffic classes in a wireless mobile network. Simulation results show that the proposed scheduling framework can provide reasonably high channel utilization with predictive QoS guarantee in a multiservice traffic environment. The channel utilization and the perceived QoS for different services is highly affected by the traffic burstiness of the corresponding traffic type. Such a scheme can result in an energy efficient TDMA/TDD medium access control protocol for broadband wireless access.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».