WiFi Overcast: Enabling True Mobility for Realtime Applications in the Enterprise
Notice bibliographique
Résumé
Enterprises are increasingly deploying Wireless LANs to provide mobile access to users in corporate offices. However, existing enterprise WLANs are far from being truly mobile. In particular, they do not adequately support continuous mobility, where users access the network on-the-go. Furthermore, WLANs that do provide continuous mobility support require client modifications, making them hard to deploy in practice [20]. In addition, with the growing interest in realtime applications such as voice and video, users are increasingly placing additional (QoS) demands on the network, which for inadequately designed WLANs, does not scale to large numbers of users [10]. In this paper, we propose Overcast, a novel WLAN architecture that targets scenarios demanding continuous mobility and real-time support for 802.11 clients. Overcast does not require client modifications and supports all 802.11 standards. Though Overcast borrows some features from prior WLAN designs, it improves on them by incorporating a novel RF mapping framework (proposed in [3]) for accurate online detection of RF interference. We describe the architecture of Overcast in detail and discuss our current efforts in realizing such a system on off-the-shelf commodity hardware. We also describe an example application of Overcast to highlight it’s usefulness in supporting realtime applications in continuously mobile user environments.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».