<i>NDN-MMRA</i>: Multi-Stage Multicast Rate Adaptation in Named Data Networking WLAN
Notice bibliographique
Résumé
Named Data Networking (NDN) is considered as a prominent architecture towards future Wireless Local Area Networks (WLAN), and multicast plays an important role in data delivery such as media streaming, multipoint videoconferencing, etc. However, to achieve high-efficiency multicast in NDN WLAN is challenging for two significant reasons. First, without feedback mechanism in IEEE 802.11 standards, to guarantee reliability, the current multicast scheme transmits the multicast data with the basic rate (e.g., 1 Mbps for IEEE 802.11b), which inevitably increases the transmission delay for high-speed consumers. Second, as a NDN multicast group is constituted by consumers who are requesting the same content, multicast groups are easy to form and evolve rapidly, where a data rate adaptation scheme is requisite to accommodate differential multicast groups. In this paper, we propose a multi-stage multicast rate adaptation scheme for NDN WLAN, namedNDN-MMRA, to minimize the total transmission time with reliability guarantee for multicast group members. InNDN-MMRA, by checking the Pending Interest Table (PIT) status information, the number of consumers in each multicast group as well as their receiving capabilities are known ahead; with the available data rates in a specific 802.11 standard,NDN-MMRAdetermines: 1) how many transmission stages are required; and 2) in each stage, which data rate should be adopted. The merit is that with multi-stage transmissions, the data rate can be adapted in descending order to accommodate high-speed consumers with delay minimized, and low-speed consumers with reliability guaranteed. We implementNDN-MMRAin NS-3 by adopting the ndnSIM module, and conduct extensive experiments to demonstrate its efficacy under different IEEE 802.11 standards and various underlying WLAN topologies.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».