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一种通过学习来改进IEEE 802.11e服务质量的跨层自适应方案。

A cross-layer adaptation scheme for improving IEEE 802.11e QoS by learning.

作者信息

Wang Chiapin, Lin Po-Chiang, Lin Tsungnan

出版信息

IEEE Trans Neural Netw. 2006 Nov;17(6):1661-5. doi: 10.1109/TNN.2006.883014.

DOI:10.1109/TNN.2006.883014
PMID:17131682
Abstract

In this letter, we propose a cross-layer adaptation scheme which improves IEEE 802.11e quality of service (QoS) by online adapting multidimensional medium access control (MAC)-layer parameters depending on the application-layer QoS requirements and physical layer (PHY) channel conditions. Our solution is based on an optimization approach which utilizes neural networks (NNs) to learn the cross-layer function. Simulations results demonstrate the effectiveness of our adaptation scheme.

摘要

在本信函中,我们提出了一种跨层自适应方案,该方案通过根据应用层服务质量(QoS)要求和物理层(PHY)信道条件在线自适应多维介质访问控制(MAC)层参数,来提高IEEE 802.11e的服务质量。我们的解决方案基于一种优化方法,该方法利用神经网络(NN)来学习跨层功能。仿真结果证明了我们自适应方案的有效性。

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