A Model-Based Downlink Resource Allocation Framework for IEEE 802.16e Mobile WiMAX Systems
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
In this paper, we propose a novel model-based resource allocation framework to provide quality-of-service (QoS) support in the downlink (DL) of an IEEE 802.16e mobile WiMAX system. First, we develop a queueing model that links important performance measures of DL service flows to a set of tunable parameters. Based on the queueing model, we show how these parameters could be set to appropriate values to meet the QoS performances sought by admitted service flows. We then introduce a resource allocation scheme that uses these parameter values in packet scheduling decisions. In this queue- and channel-aware scheme, the queue-length-based packet scheduler is complemented by a cross-layer orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA) slot allocation mechanism that adapts to channel conditions at the destination mobile stations (MSs). Compared with existing schemes, the proposed scheme is compatible with the updated definition of some key resource allocation concepts in IEEE 802.16e and offers a simple yet more effective way to provide QoS to a heterogeneous mix of applications. Its cross-layer aspect ensures efficient resource utilization in the presence of link adaptations due to mobility and channel fading. It also offers greater flexibility to service providers by allowing probabilistic delay guarantees to delay-sensitive multimedia applications. Simulation results show the performance benefits of the proposed scheme in providing QoS support for both real-time and non-real-time applications in mobile WiMAX systems.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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