Contention With Collision Detection in Wireless Full-Duplex Networks
Notice bibliographique
Résumé
Conventional wireless networks are half-duplex and most of them use contention-based protocols. These protocols usually adopt a principle of contention with collision avoidance and infer a collision occurrence very late from the absence of an acknowledgment after data transmission, causing low network performance. Wireless full-duplex (FD) enables simultaneous transmission (TX) and reception (RX) on the same channel. Exploiting this functionality, this article proposes the first design that enables contention with collision detection (CCD) to improve the network performance. We call the proposed design FD-CCD. With FD-CCD, in contention, a node exploits the TX antenna to transmit a signal for channel contention, while exploiting the RX antenna to sense if other nodes are transmitting too. By checking the status of the TX and RX antennas, the node can detect the contention collision before data transmission and, hence, obtain an opportunity to avoid the data collision effectively. FD-CCD also supports priority-based contentions, is of very low contention overhead, and is compatible with conventional 802.11 networks. This article then develops a theoretical model to analyze the system performance and optimize protocol parameter settings. Extensive simulations verify the effectiveness of our design and the accuracy of our model. This study is very helpful in designing efficient FD protocols.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».