LINK-STATE AWARE DYNAMIC TRAFFIC SCHEDULING FOR PROVIDING PREDICTIVE QoS IN WIRELESS MOBILE MULTIMEDIA NETWORKS
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
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.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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