MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297336502 · doi:10.48550/arxiv.1606.02316

Decentralized AP Selection in Large-Scale Wireless LANs Considering\n Multi-AP Interference

2016· preprint· en· W4297336502 sur OpenAlexaff
Phillip B. Oni, Steven D. Blostein

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkInterference (communication)Computer scienceSignal-to-interference-plus-noise ratioThroughputComputer networkSelection algorithmChannel (broadcasting)Signal-to-noise ratio (imaging)Wireless networkSelection (genetic algorithm)WirelessTelecommunicationsPower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Densification of access points (APs) in wireless local area networks (WLANs)\nincreases the interference and the contention domains of each AP due to\nmultiple overlapped basic service sets (BSSs). Consequently, high interference\nfrom multiple co-channel BSS at the target AP impairs system performance. To\nimprove system performance in the presence of multi-BSSs interference, we\npropose a decentralized AP selection scheme that takes interference at the\ncandidate APs into account and selects AP that offers best\nsignal-interference-plus noise ratio (SINR). In the proposed algorithm, the AP\nselection process is distributed at the user stations (STAs) and is based on\nthe estimated SINR in the downlink. Estimating SINR in the downlink helps\ncapture the effect of interference from neighboring BSSs or APs. Based on a\nsimulated large-scale 802.11 network, the proposed scheme outperforms the\nstrongest signal first (SSF) AP selection scheme used in current 802.11\nstandards as well as the mean probe delay (MPD) AP selection algorithm in [3];\nit achieves 99% and 43% gains in aggregate throughput over SSF and MPD,\nrespectively. While increasing STA densification, the proposed scheme is shown\nto increase aggregate network performance.\n

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,156 · 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.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetWireless Networks and ProtocolsTravaux en français237 207