Notice bibliographique
Résumé
The 802.11ac version of the popular IEEE 802.11 protocol aims to boost performance by increasing the channel bandwidth and allowing simultaneous transmission to multiple clients in the downlink direction. This dissertation presents an innovative approach of performance evaluation of downlink multi-user multiple input multiple output (DL-MUMIMO) technique for differentiated quality of service (QoS) based traffic categories in IEEE 802.11ac protocol. We propose a novel analytical model based on discrete Markov chain (DMC) and E-limited M/G/1 queuing model to evaluate the performance improvements of multi-user transmission opportunity (MU-TXOP) sharing in DL-MU-MIMO under non-saturated load and non-ideal channel condition. We also evaluate MU-TXOP sharing probabilities among different QoS nodes to assess the performance improvement of different traffic categories. In this dissertation, we propose an Access Point controlled MAC protocol (A-MAC) that enables simultaneous transmissions from multiple stations (STA) in uplink to eliminate under utilization of network resources in uplink transmission due to single user communication. The protocol uses enhanced distributed channel access (EDCA) technique to initiate multi-user transmission and orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) method to transmit multiple Ready-To-Send (RTS) messages simultaneously. The proposed protocol also introduces explicit channel sounding technique by using dedicated OFDM subcarrier blocks for each user. We evaluate the performance of the proposed protocol using a noble analytical model and validate the performance metrics by extensive simulation in different traffic conditions. In this dissertation we also propose the increase of carrier sensing threshold (CSTH) of nodes during association with access point (AP) to mitigate collision probability due to hidden nodes during uplink transmission and validate our proposal through extensive simulation. Finally, we propose a noble analytical model to evaluate the performance of restricted access window (RAW) mechanism of IEEE 802.11ah as the MAC layer protocol for internet of things (IoT) network. We evaluate detailed performance metrics of non-QoS IoT network and investigate the feasibility of using RAW mechanism to support differentiated QoS based heterogeneous IoT network
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».