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Enregistrement W2223308970 · doi:10.1007/0-306-48642-3_9

Enhancing TCP Performance In Wide-Area Cellular Wireless Networks

2006· book-chapter· en· W2223308970 sur OpenAlexaff
Ekram Hossain, Nadim Parvez

Notice bibliographique

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Traffic and Congestion Control
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkZeta-TCPTCP accelerationComputer scienceTCP Friendly Rate ControlTCP global synchronizationTCP Westwood plusTCP tuningCompound TCPCUBIC TCPTCP WestwoodTransmission Control ProtocolNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internet technology-based architectures and protocols for supporting multimedia traffic over wireless networks are evolving. Since TCP (Transmission Control Protocol)/IP (Internet Protocol) is the standard network protocol stack on the Internet, its use over the next-generation wireless mobile networks is a certainty. Performance of TCP would be one of the most critical issues in IP-based data networking over wireless links. This article presents a comprehensive study on the performances of the basic TCP variants (e.g., TCP Tahoe, TCP Reno, TCP New-Reno, SACK TCP, FACK TCP) in wide-area cellular wireless networks. For the basic TCP variants, an in-depth analysis of the transport-level system dynamics is presented based on computer simulations using ns-2. Impacts of variations in wireless channel error characteristics, number of concurrent TCP flows and wireless link bandwidth on the average TCP throughput and fairness performances are investigated. The maximum achievable throughput under window-based end-to-end transmission control is also evaluated and the throughput performances of TCP New-Reno, SACK TCP and FACK TCP are compared against this ideal TCP throughput performance. To this end, an overview of the major modifications to the basic TCP variants based on transport-level approaches to enhance TCP performance in wired-cum-wireless networks is presented.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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