Performance analysis of channel assignment schemes for coordinated cognitive WLAN networks
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays local wireless networks are very used by an elevated number of people and its use continues rising. This provokes an increase of the interference and as consequence, congestion in the non-licensed band of 2.4GHz, caused by the increase of users in a given zone and thus, the limitation of channels offered by this band. As a solution to this problem, in this project it is studied the possibility of using additional channels from licensed bands used for other radio-communications services. The use of these channels in the local network (named in this context as secondary user of this spectrum) is done in an opportunistic manner, when ever it does not provoke any interference to the users of the service which have the rights to use this spectrum (named primary users in this context), since these ones have priority to access these bands of the spectrum. As a first approximation to the solution of the assignment problem, it is studied the behaviour of a random channel assignment in a scenario with a certain density of local networks that can generate interference between them and where the availability of the primary channel for opportunistic use is not homogeneous. Later, stated the possibility of improving the level of interference even with a random channel assignment, there are proposed two channel assignment methods designed to have in concern the availability of primary channels. The first method is set out through the formulation of an Integer Linear Programming (ILP) problem, which allows obtaining an optimal solution but with an elevated execution time. The other method is an heuristic one based on obtaining a Minimum Spanning Tree (MST) on interference terms, which allows to obtain near-optimal solutions in less time of execution. In the project it is done a detailed comparison of these two methods to contrast the advantages of each one. Finally, there are identified some aspects of the implementation of these methods in a real scenario.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».