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Enregistrement W2808421368 · doi:10.1109/twc.2018.2845410

Uplink Access Protocol in IEEE 802.11ac

2018· article· en· W2808421368 sur OpenAlexafffund
M. Zulfiker Ali, Jelena Mišić, Vojislav B. Mišić

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceTelecommunications linkComputer networkSubcarrierThroughputTransmission (telecommunications)Real-time computingChannel (broadcasting)Orthogonal frequency-division multiplexingWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The IEEE 802.11ac amendment enhances WLAN throughput by exploiting the spatial diversity of the antennas in a multi-user multi-input multi-output downlink transmission. Still, network resources remain under-utilized in uplink transmission due to single-user communication. In this paper, we propose an access point-controlled MAC protocol (A-MAC) that enables simultaneous transmissions from multiple STAs in uplink. The protocol uses the EDCA channel access technique to initiate multi-user transmission and the OFDMA method to transmit multiple RTSs simultaneously. It also introduces the explicit channel sounding technique by using dedicated OFDM subcarrier blocks for each user. Performance measurement shows that network throughput of the A-MAC is 150% higher than that of a single uplink transmission, thanks to the availability of concurrent multiple RTS transmissions in the uplink. The proposed protocol shortens the backoff time by up to 50% for all traffic categories due to concurrent multiple transmissions and thus enhances the battery life of the nodes. We observe that although the smaller backoff window of high-priority traffic category enhances the network throughput, higher intensity of high-priority traffic drives the network faster to saturation. Furthermore, better network stability and fairness among different traffic categories can be achieved when the dominant traffic has low priority.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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