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Enregistrement W2889411877 · doi:10.1109/iwcmc.2018.8450365

Impact of hidden nodes on uplink transmission in IEEE 802.11ax heterogeneous network

2018· article· en· W2889411877 sur OpenAlexaff
M. Zulfiker Ali, Jelena Mišić, Vojislav B. Mišić

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkComputer networkComputer scienceHidden node problemNode (physics)Transmission (telecommunications)ThroughputNetwork packetIEEE 802Carrier sense multiple access with collision avoidanceIEEE 802.11Wireless networkWirelessTelecommunicationsEngineeringQuality of serviceWi-Fi array

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The IEEE 802.11ax draft of high efficiency (HE) amendment to the ubiquitous 802.11 standard aims at increasing spectral and power efficiency of the network. However, the performance degradation due to hidden terminal problem had always been a concern especially in uplink transmission. Although the trigger based uplink transmission in IEEE 802.11ax is successful to some extent, the hidden node problem still persists in coexisting network. In particular, the uplink throughput is drastically reduced with the increase of packet arrival rate in presence of hidden node. To combat the hidden terminal problem, we propose to increase the carrier sensing threshold (CSTH) of STAs during association with HE access point (AP). Our analysis shows that this approach allows collision probability in uplink transmission to be reduced significantly.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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