Minimização do efeito de anomalia em redes IEEE 802.11 usando SNR para controlar o CW
Bibliographic record
Abstract
A Ethernet existe há mais de 20 anos e a "wireless ethernet" (ethernet sem fio), conhecida como o padrão 802.11, há mais de sete anos.Extensões do padrão original, tais como o 802.11g, foram criados para garantir maiores taxas de transmissão.No entanto, existem condições que afetam o seu desempenho.Um desses casos, conhecido como performance anomaly, ou anomalia de desempenho, ocorre quando em uma rede infraestruturada existem estações móveis (STAs) transmitindo com taxas diferentes.Nesse caso, uma STA a uma taxa baixa ocupa o canal por um longo período, degradando o desempenho das demais estações e comprometendo o funcionamento de toda a rede.Esse trabalho constata e quantifica essa anomalia e determina um método de priorizar as STAs com uma taxa de transmissão alta, objetivando a redução do efeito da anomalia.Essa priorização é feita alterando-se a janela de contenção de acordo com a relação sinal ruído da STA.O mecanismo é modelado matematicamente e avaliado através de simulação com o software Network Simulator.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".