Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Accuracy and Precision of Moving Averages to Estimate Wi-Fi Link Quality

論文の概要: On the Accuracy and Precision of Moving Averages to Estimate Wi-Fi Link Quality

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12265v1
Date: Tue, 19 Nov 2024 06:28:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-20 13:35:33.106044
Title: On the Accuracy and Precision of Moving Averages to Estimate Wi-Fi Link Quality
Title（参考訳）: Wi-Fiリンク品質推定のための移動平均値の精度と精度について
Authors: Gianluca Cena, Gabriele Formis, Matteo Rosani, Stefano Scanzio,
Abstract要約: 移動平均に基づいて無線リンク品質を推定する手法を解析した。結果は、無線ネットワークの予測不能を緩和するために人工知能をどのように使用できるかを研究する際に、ベースラインとして使用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8999666725996974
License:
Abstract: The radio spectrum is characterized by a noticeable variability, which impairs performance and determinism of every wireless communication technology. To counteract this aspect, mechanisms like Minstrel are customarily employed in real Wi-Fi devices, and the adoption of machine learning for optimization is envisaged in next-generation Wi-Fi 8. All these approaches require communication quality to be monitored at runtime. In this paper, the effectiveness of simple techniques based on moving averages to estimate wireless link quality is analyzed, to assess their advantages and weaknesses. Results can be used, e.g., as a baseline when studying how artificial intelligence can be employed to mitigate unpredictability of wireless networks by providing reliable estimates about current spectrum conditions.
Abstract（参考訳）: 無線スペクトルは、すべての無線通信技術の性能と決定性を損なう顕著な可変性によって特徴づけられる。この側面に対処するため、Minstrelのようなメカニズムは、実際のWi-Fiデバイスで慣習的に採用されており、最適化のための機械学習の採用は、次世代のWi-Fi 8で想定されている。これらのアプローチはすべて、実行時に監視される通信品質を必要とします。本稿では,無線リンクの品質を推定するための移動平均に基づく簡易手法の有効性を分析し,その利点と弱点を評価する。結果は、例えば、現在のスペクトル条件に関する信頼できる推定を提供することで、無線ネットワークの予測不能を緩和するために人工知能がどのように使用されるかを研究する際に、ベースラインとして利用することができる。

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