Replication schemes for peer-to-peer content in wireless mesh networks with infrastructure support
Notice bibliographique
Résumé
Many mobile devices e.g., smart phones, PDAs, portable computers and wireless routers e.g., WiFi access points nowadays are equipped with ad hoc transmission mode. In a dense environment such as a college/office campus, this creates the possibility of forming a wireless mesh network WMN in which mobile users communicate with each other through multiple wireless hops. This allows mobile users to exchange share files over the free access WMN rather than a carrier frequency such as 3G and WiMax. We consider a peer-to-peer P2P content sharing setting in a WMN, wherein the mesh network operator over-provision a number of mesh routers in the network with additional storage capacity and P2P-aware devices that are programmed to cache and store P2P content. Those mesh routers act as caches and participants in P2P content sharing. The aim of this setting is to both reduce the cost of communications between peers within the WMN i.e., reduce bandwidth and energy that P2P traffic consumes in the network, and enhance the performance of P2P content sharing i.e., reduce the average P2P content download delay. Our main contribution in this paper is an optimum P2P content replication strategy at the participating mesh routers. In particular, we determine the optimum number of replicas for every P2P file such that the average access cost of all files in the network is minimized. We propose a centralized algorithm that enables the participating mesh routers to implement the optimal strategy. We further propose a distributed low cost algorithm for P2P content replication at the participating mesh routers, and show that the distributed algorithm mimics the optimal strategy very well. The analytical and simulation results show that our replication strategy significantly reduces the average overall cost of accessing P2P files in the WMN as compared with other commonly used replication strategies. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».