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Enregistrement W3119300242 · doi:10.1109/jiot.2021.3051181

MAC for Machine-Type Communications in Industrial IoT—Part I: Protocol Design and Analysis

2021· article· en· W3119300242 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT Networks and Protocols
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHuawei Technologies
Mots-clésComputer scienceQuality of serviceComputer networkNetwork packetProtocol (science)Access controlChannel (broadcasting)Scheduling (production processes)Key (lock)Access methodInternet ProtocolInternet of ThingsMedia access controlReverse Address Resolution ProtocolThe InternetWirelessDistributed computingEmbedded systemTelecommunicationsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this two-part paper, we propose a novel medium access control (MAC) protocol for machine-type communications in the Industrial Internet of Things. The considered use case features a limited geographical area and a massive number of devices with sporadic data traffic and different priority types. We target supporting the devices while satisfying their Quality-of-Service (QoS) requirements with a single access point and a single channel, which necessitates a customized design that can significantly improve the MAC performance. In Part I of this paper, we present the MAC protocol that comprises a new slot structure, corresponding channel access procedure, and mechanisms for supporting high device density and providing differentiated QoS. A key idea behind this protocol is sensing-based distributed coordination for significantly improving channel utilization. To characterize the proposed protocol, we analyze its delay performance based on the packet arrival rates of devices. The analytical results provide insights and lay the groundwork for the fine-grained scheduling with QoS guarantee as presented in Part II.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,246 · 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