La relación entre la probabilidad de transmisión de difusión sin colisiones en una red inalámbrica y el número de Stirling de segunda clase
Autores: Veeraraghavan, Prakash; Khomami, Golnar; Fontan, Fernando Perez
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
La relación entre la probabilidad de transmisión de difusión sin colisiones en una red inalámbrica y el número de Stirling de segunda clase
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Rendimiento de transmisión
Protocolo inalámbrico 802.11
Nodos
Canal compartido
Colisión
Comunicación vehicular
Probabilidad de pérdida de paquetes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
El rendimiento de transmisión del protocolo inalámbrico 802.11 depende de varios factores. Uno de los factores importantes es el número de nodos contendiendo simultáneamente por el canal compartido. La técnica de 802.11 se llama "binary slotted exponential backoff". Una colisión es el resultado de dos o más estaciones transmitiendo simultáneamente. Dada la simplicidad del esquema, se adaptó para comunicación vehicular basada en (). Un mecanismo de difusión se utiliza para diseminar mensajes de emergencia y seguridad en una red vehicular. Los mensajes relacionados con emergencias y seguridad tienen una latencia de extremo a extremo estricta de 100 ms y una tasa de éxito del 90% y superior. La probabilidad de pérdida de paquetes se puede evaluar a través de la probabilidad de pérdida de paquetes. La probabilidad de pérdida de paquetes se da por, = 1 - (), donde es la probabilidad de error de canal y es la probabilidad de colisión. depende de varios factores ambientales y operativos y, por lo tanto, no se puede mejorar. La única forma de reducir es reduciendo . Actualmente, se utilizan hardware de radio costoso para medir . Varios algoritmos adaptativos están disponibles para reducir . En este artículo, establecemos una relación cerrada entre y el número de Stirling del segundo tipo. Se presentan resultados de simulación y se comparan con el modelo analítico para precisión. Nuestros resultados de simulación muestran una precisión del 99.9% en comparación con el modelo analítico. Incluso con un tamaño de muestra más pequeño, nuestros resultados de simulación muestran una precisión del 95% y superior. Basándonos en nuestro modelo analítico, los vehículos pueden estimar con precisión estos requisitos en tiempo real con el hardware menos costoso disponible. Además, una vez que se conoce la distribución de y , se puede determinar con precisión la distribución de .
Descripción
El rendimiento de transmisión del protocolo inalámbrico 802.11 depende de varios factores. Uno de los factores importantes es el número de nodos contendiendo simultáneamente por el canal compartido. La técnica de 802.11 se llama "binary slotted exponential backoff". Una colisión es el resultado de dos o más estaciones transmitiendo simultáneamente. Dada la simplicidad del esquema, se adaptó para comunicación vehicular basada en (). Un mecanismo de difusión se utiliza para diseminar mensajes de emergencia y seguridad en una red vehicular. Los mensajes relacionados con emergencias y seguridad tienen una latencia de extremo a extremo estricta de 100 ms y una tasa de éxito del 90% y superior. La probabilidad de pérdida de paquetes se puede evaluar a través de la probabilidad de pérdida de paquetes. La probabilidad de pérdida de paquetes se da por, = 1 - (), donde es la probabilidad de error de canal y es la probabilidad de colisión. depende de varios factores ambientales y operativos y, por lo tanto, no se puede mejorar. La única forma de reducir es reduciendo . Actualmente, se utilizan hardware de radio costoso para medir . Varios algoritmos adaptativos están disponibles para reducir . En este artículo, establecemos una relación cerrada entre y el número de Stirling del segundo tipo. Se presentan resultados de simulación y se comparan con el modelo analítico para precisión. Nuestros resultados de simulación muestran una precisión del 99.9% en comparación con el modelo analítico. Incluso con un tamaño de muestra más pequeño, nuestros resultados de simulación muestran una precisión del 95% y superior. Basándonos en nuestro modelo analítico, los vehículos pueden estimar con precisión estos requisitos en tiempo real con el hardware menos costoso disponible. Además, una vez que se conoce la distribución de y , se puede determinar con precisión la distribución de .