Enhance the edge with beamforming: Performance analysis of beamforming-enabled WLAN
Notice bibliographique
Résumé
The ultra-dense edge networks with mmWave and beamforming are envisioned as a potential solution to satisfy the high rate and capacity requirements in 5G networks. In IEEE 802.11 ad, which is the first beamforming-enabled WLAN standard, all stations (STs) contend for beamforming (BF) training opportunities in associated beamforming training (A-BFT) slots. However, due to limited number of A-BFT slots, BF training suffers from a severe collision issue, especially in dense networks, which results in a low channel utilization in the A-BFT stage. To achieve the maximum channel utilization, it is of significance to allocate A-BFT slots efficiently. Therefore, in this paper, we propose an analytical model to analyze IEEE 802.11 ad medium access control (MAC) protocol in BF training stage. In particular, we analyze the successful transmission probability and channel utilization of IEEE 802.11 ad MAC protocol in the dense network. Based on theoretical analysis, we provide the optimal number of A-BFT slots. In addition, theoretical analysis indicates that the maximum channel utilization in the A-BFT stage is barely e−1which is the same as that of slotted ALOHA protocol. Simulation results are provided to validate the accuracy of the analytical model and theoretical analysis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».