Spectrum Requirements for Interference-Free Wireless Mesh Networks
Notice bibliographique
Résumé
In classical channel assignment (CA) in Multi-Radio Multi-Channel (MRMC) Wireless Mesh Networks (WMNs), the number of available frequency channels is assumed to be fixed.Two links that are within the interference range of each other could be assigned the same frequency channel, causing co-channel interference that degrades the network throughput.The objective of this research is to develop a realistic CA method that finds the smallest number of frequency channels required for interferencefree communication among the mesh nodes (MNs) in order to achieve the maximum network throughput while maintaining fairness among the multiple network flows in a dynamic MRMC WMN.As a first step towards achieving this objective, a novel CA method is developed, which ensures interference-free communication among the MNs based on the protocol interference model, and determines a small number of frequency channels required to achieve the maximum network throughput while maintaining fairness among the multiple network flows.Secondly, in order to develop a CA method using a realistic interference model, a novel and computationally simple method of building the conflict graph based on signal-to-interference ratio model with shadowing is developed.Computationally simple and effective new heuristics are developed to find channel assignments from the conflict graph for the extended coloring problem with cumulative interference constraints.The heuristics are orders of magnitude faster than the exact solution method while consistently returning near-optimum results.As a final step, the problem of co-channel interference in a dynamic WMN environment is addressed by using beamforming.The novel Linear Array Beamformingbased Channel Assignment (LAB-CA) method reduces the number of frequency channels required (NCR) and significantly outperforms the classical omni-directional antenna pattern-based channel assignment (OAP-CA) method in terms of NCR.The beamforming-based CA framework is extended to incorporate heterogeneous MNs (i.e.nodes having differing numbers of radio interfaces).The LAB-CA method for heterogeneous MNs outperforms OAP-CA for heterogeneous MNs in terms of NCR in both sparse and dense mesh networks.It also provides a further significant reduction in NCR when the number of antennas in the linear antenna arrays of MNs is increased.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| opus | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | medium |
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».