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Enregistrement W2341485779 · doi:10.14288/1.0066831

Optimal resource management in wireless access networks

2008· article· en· W2341485779 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWirelessWireless networkComputer networkResource management (computing)TelecommunicationsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis presents several simple, robust, and optimal resource management schemes for multihop wireless access networks with the main focus on multi-channel wireless mesh networks (MC WMNs). In this regard, various resource management optimization problems are formulated arid efficient algorithms are proposed to solve each problem. First, we consider the channel as signment problem in MC-WMNs and formulate different resource management problems within the general framework of network utility maximization (NUM). Unlike most of the previously proposed channel assignment schemes, our algorithms can not only assign the orthogonal (i.e., non-overlapped) channels, but also partially overlapped channels. This better utilizes the avail able frequency spectrum as a critical resource in MC-WMNs. Second, we propose two distributed random medium access control (MAC) algorithms to solve a non-convex NUM problem at the MAC layer. The first algorithm is fast, optimal, and robust to message loss and delay. It also only requires a limited message passing among the wireless nodes. Using distributed learning techniques, we then propose another NUM-based MAC algorithm which achieves the optimal performance without frequent message exchange. Third, based on our results on random MAC, we develop a distributed multi-interface multi-channel random access algorithm to solve the NUM problem in MC-WMNs. Different from most of the previous channel assignment schemes in the literature, where channel assignment is intuitively modeled in the form of combinatorial and discrete optimization problems, our scheme is based on formulating a novel continuous optimization model. This makes the analysis and implementation significantly easier. Finally, we consider the problem of pricing and monetary exchange in multi-hop wireless access networks, where each intermediate node receives a payment to compensate for its offered packet forwarding service. In this regard, we propose a market-based wireless access network model with two-fold pricing. It uses relay-pricing to encourage collaboration among the access points. It also uses interference pricing to leverage optimal resource management. In general, this thesis widely benefits from several mathematical techniques as both modeling and solution tools to achieve simple, robust, optimal, and practical resource management strategies for future wireless access networks.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,161 · 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