High-performance multicast in multi-channel multi-radio wireless mesh networks
Notice bibliographique
Résumé
Wireless mesh networking (WMN) is an emerging technology that enables multi-hop wireless connectivity to areas where wiring or installing cables is difficult or expensive. Multicast is a form of communication that delivers information from a source to a group of destinations simultaneously in an efficient manner. In a single-channel WMN, all nodes share and communicate with each other via the same channel. In such a network, the throughput capacity of multicast degrades significantly as the network size increases. A critical factor that contributes to this rapid degradation is the co-channel interference in single-channel WMNs, worsened by the use of single, half-duplex radio per node. A node with a single half-duplex radio is restricted to access one channel at a time, and thus cannot transmit and receive simultaneously. One of the most effective approaches to achieve high throughput is to use systems with multiple channels and multiple radios (MCMR) per node. An MCMR node may transmit on one channel and receive on another at the same time using two different radios, and thus at least double the throughput. In this thesis, we propose solutions to support high-performance multicast in MCMR WMNs, as follows. 1. We propose a novel channel assignment (CA) algorithm for multicast that minimizes interference among forwarding nodes, because existing CA algorithms for multicast suffer very low performance due to lack of interference-free solutions. 2. We propose routing algorithms that outperform traditional multicast routing schemes by taking into account the wireless broadcast advantage (WBA) and the underlying CA in order to minimize network bandwidth consumption. Traditional multicast routing algorithms such as shortest path tree and Steiner tree did not consider the WBA or the underlying CA in MCMR WMNs. 3. We develop analytical models for estimating the performance of network-coded multicast in MCMR WMNs, and validate the proposed models using realistic simulation-based scenarios. Network coding has been proven to be a promising technique for improving network throughput of WMNs. However, the performance of a multicast session in combination with network coding in the MCMR environment has not been studied prior to this research.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».