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Record W6996171570

Quality of Service Provisioning for Voice Application over Wlans

2010· other· fr· W6996171570 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2010
Typeother
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsQuality (philosophy)NucleofectionGloomSubject (documents)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Aujourd'hui, les réseaux locaux sans fils WLANs (en anglais Wireless Local Area Networks) sont de plus en plus déployés en raison de leur facilité d'installation et de leur faible coûts.Le standard IEEE (en anglais Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11 définit les caractéristiques des réseaux locaux sans fil WLANS.Alors que la première norme proposée pouvait soutenir un débit de données jusqu'à 2 Mbps, dans les versions récentes de la norme 802.11, des débits de données pouvant atteindre jusqu'à 200 Mbps seront pris en charge dans les réseaux sans fil de prochaine génération.Garantir les besoins de QoS (en anglais Quality of Service) est un défi considérable pour les réseaux WLAN, en particulier pour les applications multimédia.Vu que largeur de bande disponible dans les réseaux sans fil est limitée, la bande passante supportant la QoS ne peut être facilement augmentée.Cependant, les protocoles efficaces capables de satisfaire la qualité de service doivent être conçus pour améliorer l'utilisation des ressources dans les réseaux.Le protocole de la couche MAC (en anglais Medium Access Control) affecte fondamentalement les paramètres QoS.Le contrôle d'admission est également un élément essentiel pour la qualité de service dans les réseaux locaux sans fil.Ca projet a pour objectif de modéliser et analyser la couche MAC et contrôler l'admission dans des réseaux locaux sans fil 802.11 avec infrastructure basée sur le mécanisme DCF (en anglais Distributed Coordination Function).Bien que notre objectif général est de garantir les besoins de QoS des applications multimédias sur les réseaux sans fil, nous avons répondu à plusieurs questions importantes telles que la modélisation de la couche MAC, l'évaluation de la QoS et le contrôle d'admission.La première contribution de cette recherche est de proposer un cadre analytique qui prend en compte la direction du trafic en mode infrastructure non saturé.Contrairement aux recherches antérieures, dans l'analyse proposée la probabilité de collision d'un paquet transmis par chaque station sans fil en liaison ascendante est différente de la probabilité de collision pour les paquets qui sont transmis à partir du point d'accès en liaison descendante.Ce modèle de distinction entre les modèles backoff par station en liaison ascendante et en liaison descendante est capable d'exprimer la performance MAC en termes de nombre de stations sans fil et plusieurs paramètres système tels vi que la taille de la fenêtre de contention, le nombre maximum d'étapes backoff, la taille du tampon à la couche MAC, ainsi que les paramètres de trafic tels que les durées de conversation, le silence et le taux d'arrivée.Contrairement aux études précédentes, nous appliquons deux groupes d'équations, un groupe est défini pour la station sans fil et l'autre pour le point d'accès.Il y a trois équations qui présentent la probabilité de transmission, la probabilité de collision et la probabilité d'être dans l'état occupé.Ces équations sont en fonction du nombre de stations sans fil, du taux d'arrivée du trafic et des paramètres du système tels que la taille de la fenêtre de contention et le nombre maximum de retransmissions.La deuxième contribution est la dérivation et l'évaluation des paramètres de QoS.Après la résolution d'un ensemble d'équations non linéaires obtenues à partir du modèle proposé MAC et en adoptant un modèle de files d'attente M/M/1/K simple et précis pour une station, nous évaluons les paramètres de QoS (délai des paquets, la perte de paquets et le débit) de la VoIP (en anglais Voice over IP).Le temps de service de paquets qui est nécessaire pour résoudre le modèle de files d'attente M/M/1/K, est calculé dans l'analyse proposée.Nous observons que le multiplexage de la couche MAC du point d'accès entraîne une plus grande probabilité de collision et une augmentation du temps de service pour les paquets en liaison ascendante en comparaison avec la liaison descendante.Notre analyse révèle également une dégradation significative du débit descendant en raison du mécanisme asymétrique et un débordement de tampon à la couche MAC du point d'accès.Dans le domaine du contrôle d'admission et la qualité de service, nous proposons une technique de contrôle d'admission simple centralisée basée sur un modèle pour le provisionnement des besoins de la QoS pour les applications voix.La technique de contrôle d'admission proposée est basée sur la métrique de la probabilité de coupure de délai des paquets qui joue un rôle important dans la réalisation des besoins de la qualité de service des applications sensibles au délai telles que la voix et la vidéo.Nous calculons la probabilité de coupure de délai de paquet par l'application du temps de service de paquet calculé dans le cadre d'analyse proposé dans le modèle de files d'attente M/M/1/K.Nous étudions également l'impact des caractéristiques du trafic et les paramètres du système sur le nombre maximal de connexions voix dans les réseaux 802.11b et 802.11g.L'avantage majeur de cette recherche est le cadre d'analyse qui peut théoriquement estimer la capacité de voix sans la nécessité de nombreuses simulations.Ceci sera utile de manière significative lorsque de nouveaux vii types de services seront déployés ou des modifications aux paramètres du réseau seront apportées.Pour valider le modèle théorique, nous avons effectué des simulations et trouvé qu'il y a une bonne concordance entre l'analyse et les résultats de simulation ns-2 qui vérifient l'exactitude du modèle proposé.viii

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.023

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.002

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.256 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractno

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