Device Grouping for Fast and Efficient Channel Access in IEEE 802.11ah Based IoT Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The recent advances in Internet of Things (IoT) have led to numerous emerging applications ranging from eHealthcare to industrial control, which often demand stringent Quality of Service (QoS) requirements such as low-latency and high system reliability. However, the ever-increasing number of connected devices in ultra-dense IoT networks and the dynamic traffic patterns increase the channel access delay and packet collision rate. In this regard, this paper proposes a sector-based device grouping scheme for fast and efficient channel access in IEEE 802.11ah based IoT networks such that the total number of the connected devices within each sector is dramatically reduced. In the proposed framework, the Access Point (AP) divides its coverage area into different sectors, and then each sector is further divided into distinct groups based on the number of devices and their location information available from the cloud-center. Subsequently, individual groups within a sector are assigned to specific Random Access Window (RAW) slots, and the devices within distinct groups in different sectors access the allocated RAW slots by employing a spatial orthogonal access mechanism. The performance of the proposed sectorized device grouping scheme has been analyzed in terms of system delay and network throughput. Our simulation results show that the proposed scheme can significantly enhance the network throughput while simultaneously decreasing the system delay as compared to the conventional Distributed Coordination Function (DCF) and IEEE 802.11ah grouping scheme.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle