A Deep Dive into Congestion Control and Buffer Management for Fluctuation-Prone 5G-A/6G Links
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of the next generations’ mobile communications, 5 G -Advance and $\mathbf{6 G}$ (5G-A/6G), promises boosting data throughput to new dimensions, achieving submillisecond latency, and providing wider coverage. Based on this promise, a great number of previously infeasible high-throughput, real-time, and IoT-based applications, such as high-resolution face recognition and extended reality, are being developed for deployment over 5G-A/6G networks. Such demanding applications assume that ample bandwidth will be available through the utilization of a high-frequency spectrum. However, at high frequencies, radio channels are susceptible to sudden changes in the surrounding conditions, generating highly fluctuating scenarios that directly impact the performance of upperlayer protocols and services. For applications that operate under end-to-end congestion control algorithm (CCA) (e.g., TCP- and QUIC-based applications), extreme fluctuations may generate unwanted behaviors that hurt the throughput and possibly favor non-CCA traffic with unfair results in bandwidth distribution. This paper thoroughly investigates the impact of fluctuating radio access channels on $5 \mathrm{G}-\mathrm{A} / \mathbf{6 G}$ networks. We analyze the performance of various congestion control algorithms, including CUBIC, High-Speed, and BBR, as well as non-CCA traffic, under such conditions. Our evaluation, conducted through realistic simulations, examines the network’s ability to maintain desired service levels amidst fluctuations. Furthermore, we explore the potential of state-of-the-art active queue management and buffer management policies at the gNB to mitigate the negative effects of these fluctuations and enhance overall network performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».