En betydande mängd forskningslitteratur ägnas åt att begränsa störningar i trådlösa Mesh Networks (WMN), med särskild tonvikt på att utforma system för fördelning av kanaler (CA) som minskar inverkan av störningar på WMN prestanda. Men att ha otaliga CA system till sitt förfogande gör uppgiften att välja en lämplig CA för en given WMN extremt tråkig och tidskrävande. Det finns en iögonfallande brist på tillförlitliga prestandaprognoser för att hjälpa till vid valet av ett högpresterande CA-system för ett WMN. Populärt använda teoretiska interferens uppskattningsmått viz., CDAL kostnad, och CXLS wt, har vissa brister som vi diskuterar i detta arbete. Vi klargör också bristerna i Total Interference Degree (TID) och föreslår en hypotes som förklarar varför det inte är en tillförlitlig CA prestanda förutsägelse verktyg. Dessutom kan dessa mätvärden inte uppfylla vårt slutliga mål att teoretiskt förutsäga den förväntade nätkapaciteten för ett CA-system som används i ett WMN, med stort förtroende. I detta arbete föreslår vi en ny interferensskattning och CA prestandaprediktionsalgoritm kallad CALM, som är inspirerad av social teori. Vi lånar den sociologiska idén om "en sui generis social reality", och tillämpar den på WMNs med betydande framgång. För att uppnå detta utformar vi en ny Sociologisk Idélåningsmekanism som underlättar en enkel operationalisering av sociologiska begrepp inom andra områden. Vidare formulerar vi en Blandad Integer Icke-linjär programmering (MINLP) optimeringsmodell för att bestämma maximal nätverkskapacitet för en WMN. Eftersom MINLP-modellen inte körs i polynom tid på grund av icke-linjära begränsningar, designar vi en heuristisk Mixed Integer Programmering (MIP) modell som kallas NETCAP som använder länkkvalitetsberäkningar som genereras av CALM för att erbjuda ett tillförlitligt ramverk för nätverkskapacitetsprognoser. Vi demonstrerar effekten av CALM genom att utvärdera dess teoretiska uppskattningar mot experimentella data som erhållits genom uttömmande simuleringar på ns-3 802.11g miljö, för en omfattande CA-testuppsättning av fyrtio CA-system som består av topologibevarande, grafbevarande och grafstörande CA-system. Vi jämför CALM med tre befintliga interferensuppskattningar, och visar att det konsekvent är mer tillförlitligt. CALM skryter med noggrannhet på över 90% i prestandatester, och i stresstester också det uppnår en noggrannhet på 88%, medan noggrannheten för andra mätvärden sjunker till under 75%. Det minskar fel i CA prestanda förutsägelse med så mycket som 75% jämfört med andra mätvärden. Slutligen validerar vi de förväntade uppskattningar av nätkapaciteten som genererats av NETCAP, och visar att de är ganska korrekta och avviker med så lite som 6,4 % i genomsnitt jämfört med experimentellt registrerade resultat i prestandatester.
Kala m.fl. I REF föreslås en kanalalgoritm för tilldelning av prestandaVOLUME 7, 2019 med särskild tonvikt på att utforma system för kanalallokering som minskar inverkan av störningar på Trådlöst Mesh-nätverks prestanda.
A Socio-inspired CALM Approach to Channel Assignment Performance Prediction and WMN Capacity Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}