QoS Support for Voice Packet Transmission over Cognitive Radio Networks
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive Radio Networks (CRNs) provide a solution for the spectrum scarcity problem facing the wireless communications community. However, due to the infancy of CRNs, further research is needed before we can truly benefit from CRNs. The basic concept of CRNs relies on utilizing the unused spectrum of a primary network, without interfering with the activity of primary users (PUs). In order to successfully achieve that, users in a CRN has to perform spectrum sensing, spectrum management, spectrum mobility, and spectrum sharing. The latter, which is the focus of our research, deals with how secondary users (SUs) share the unused spectrum. \n \nFurthermore, to be able to utilize CRNs in practical applications, a certain level of quality-of-service (QoS) should be guaranteed to SUs in such networks. QoS requirements vary according to the application. Interested in voice communications, we propose a packet scheduling scheme that orders the SUs' transmissions according to the packet dropping rate and the number of packets queued waiting for transmission. Two medium access control (MAC) layer protocols, based on the mentioned scheduling scheme, are proposed for a centralized CRN. In addition, the scheduling scheme is adapted for a distributed CRN, by introducing a feature that allows SUs to organize access to the available spectrum without the need for a central unit. \n \nFinally, extensive simulation based experiments are carried out to evaluate the proposed protocols and compare their performance with that of other MAC protocols designed for CRNs. These results reflect the effectiveness of our proposed protocols to guarantee the required QoS for voice packet transmission, while maintaining fairness among SUs in a CRN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».