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Enregistrement W4235181959 · doi:10.1002/dac.1124

Performance analysis of a cell‐based call admission control scheme for QoS support in multimedia wireless networks

2010· article· en· W4235181959 sur OpenAlexaff
Nidal Nasser, Sghaier Guizani

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Communication Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkCall Admission ControlHandoverQuality of serviceBandwidth (computing)Queueing theoryAdmission controlBandwidth allocationWirelessCall blockingProvisioningWireless networkBlocking (statistics)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Next generation wireless communication systems, including 3G and 4G technologies, are envisaged to support more mobile users and a variety of high‐bandwidth multimedia services. Different multimedia services have diverse bandwidth and quality of service (QoS) requirements from their users that need to be guaranteed by wireless cellular systems. Furthermore, these systems will use micro/pico cellular architecture to provide a higher capacity. As a result of the smaller coverage area of this architecture, handoff events will occur at a much higher rate compared with the present macrocellular systems. In this paper, a multiple‐threshold bandwidth reservation scheme combined with a call admission control algorithm is proposed and analyzed. The objective of our work is to achieve better QoS provisioning for mobile users while achieving efficient utilization of the available limited bandwidth. The proposed scheme is modeled as M/M/C/C queueing system and the performance measures, call blocking probability (CBP), and call dropping probability (CDP) are computed. The performance of our scheme is compared with the Complete Sharing (CS) policy. Simulation results show that our scheme surpasses the CS policy in terms of CBP, CDP, and bandwidth utilization. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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