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Enregistrement W2428764055 · doi:10.1109/mownet.2016.7496631

Benefits of the IEEE 802.15.4's MAC layer acknowledgements in Ad-Hoc networks: An experimental analysis

2016· article· en· W2428764055 sur OpenAlexaff
Muhammad Omer Farooq, Thomas Kunz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkWireless ad hoc networkPhysical layerBandwidth (computing)WirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper highlights the benefits of IEEE 802.15.4's unslotted carrier sense multiple access collision avoidance (CSMA-CA) MAC layer acknowledgements (ACKs) in ad-hoc wireless networks. We performed different experimental studies to analyse the impact of enabling and disabling the ACKs on event detection ratio (EDR), available bandwidth estimator, and flow admission control algorithms. Comparison of the best performance of both, i.e., enabling and disabling the ACKs w.r.t. EDR demonstrates the following benefits of enabling the ACKs. 97% EDR by only transmitting a single message corresponding to each event, 52% higher EDR, 59% fewer total transmissions, and 78% lower event propagation delay to a sink node. The ACKs improves the effectiveness of the state-of-the-art flow admission control algorithms by up to 166%. Enabling the ACKs, and using no admission control algorithm is up to 40% more effective compared to using the admission control algorithms with the ACKs disabled. Similarly, estimating the residual data relaying capacity of the IEEE 802.15.4 communication link using an available bandwidth estimator is only useful when the ACKs are enabled.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,260 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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