MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7038734588

Interference-aware resource allocation in high-density WLANs

2016· dissertation· en· W7038734588 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésThroughputChannel (broadcasting)Channel allocation schemesResource allocationKey (lock)Resource management (computing)Interference (communication)Access controlAsynchronous communicationCollision
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IEEE 802.11 wireless local area networks (WLANs) become more and more popular and widely deployed in public hotspots, enterprise environments, and residential areas to provide seamless coverage and improve user connectivity.However, the high density of Access Points (APs) and the stations (STAs) associated to each AP results in increased intra-cell and inter-cell interference, which can cause high collision rates, long backoff intervals, and degraded received signalto-interference-plus-noise ratio (SINR).To manage such interference, it is required to explore medium access control (MAC) enhancement, efficient channel assignment, and load balancing techniques, which can improve the performance experienced by users.In this work, we develop and evaluate interference-aware enhanced MAC and radio resource allocation algorithms in 802.11WLANs, aiming to increase the network throughput.To improve the achievable throughput in a single-cell WLAN, a channel-aware adaptive carrier sensing multiple access with collision avoidance (CSMA/CA) scheme is developed to take advantage of multi-user diversity, while supporting distributed and asynchronous operation.By dynamically adjusting the contention window of each STA according to its channel state, this approach prioritizes STAs who gain most from using a channel and enhances channel utilization.A three-dimensional Markov chain is developed to model and evaluate the proposed adaptive CSMA/CA, which significantly improves throughput, especially in a large network.To manage the inter-cell interference in a multi-cell WLAN, the channel assignment and AP-STA association are investigated.Applying difference-of-convex-functions (DC) programming, two different optimization problems are solved aiming to minimize interference sum utility and maximize STA throughput.Distributed schemes are also developed in which APs and STAs can self-configure channel selection and association to mitigate the interference and thereby improve the network throughput.It is shown that the proposed approaches are highly efficient and robust with fast convergence and low complexity.To balance the load and provide service customization in a multi-cell WLAN, AP-STA association and airtime control are studied in a virtualized network, where physical APs are shared by multiple Internet service providers (ISPs).More specifically, an optimization problem is formulated on the STAs' transmission probabilities to maximize the overall network throughput, while providing airtime usage guarantees for the ISPs.The algorithm to reach the optimal transmission probability and detailed implementation are also discussed.Illustrative results confirm the superior and robust performance of the developed association and airtime control scheme.x List of Tables 2.1 IEEE 802.11PHY layers . . . . . . . . .

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeAutre devis
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 revueeScholarship@McGill (McGill)Même sujetWireless Networks and ProtocolsTravaux en français237 207