The loss behavior of wireless networks has become the focus of many recent research efforts. Although it is generally agreed that wireless communications experience higher error rates than wireline, the nature of these lossy links is not fully understood. This paper describes an effort to characterize the loss behavior of the AT&T WaveLAN, a popular in-building wireless interface. Using a trace-based approach, packet loss information is recorded, analyzed, and validated. Our results indicate that WaveLAN experiences an average packet error rate of 2 to 3 percent. Further analysis reveals that these errors are not independent, making it hard to model them with a simple two-state Markov chain. We derive another model based on the distributions of the error and error-free length of the packet streams. For validation, we modulate both the error models and the traces in a simulator. Simulations based on traces yield an average TCP throughput of about 5 percent less than simulations based our best error model.
Subjecting a mobile computing system to wireless network conditions that are realistic yet reproducible is a challenging problem. In this paper, we describe a technique called trace modulation that recreates the observed end-to-end characteristics of a real wireless network in a controlled and repeatable manner. Trace modulation is transparent to applications and accounts for all network tra c sent or received by the system under test. We present results that show that it is indeed capable of reproducing wireless network performance faithfully.
Groundwater is one of the main sources for water supply for domestic use, irrigation, aquaculture and industry in Mekong Delta. With rapidly increasing in human population, groundwater becomes more important for social and economic activities. This study evaluated the quality of groundwater using data from the eight monitoring wells over the period of 2009 - 2016. Human health risk was assessed for the population consuming groundwater contaminated with arsenic. The findings indicated that groundwater wells in An Giang province were contaminated with microorganisms. The total dissolved solids (TDS) and hardness in Phu Tan (PT) and Cho Moi (CM) wells were significant higher than the national technical regulations on groundwater quality (QCVN 09-MT:2015/BTNMT). In addition, groundwater wells in some small islands of An Giang were seriously contaminated with organic matters and arsenic. The mean arsenic concentration was up to 0.55 ± 1.21 mg/L. Estimation of carcinogenic risk for human population showed that the cancer risks ranged from medium (8.66 x 10-4) to high (8.26 x 10-2) for both children and adults. Alternative water supply sources should be offered for the population at risk. Besides, regular health check is essential for local people in the arsenic contaminated groundwater. Nước ngầm là một trong những nguồn cung cấp nước chính cho sinh hoạt, tưới tiêu, nuôi trồng thủy sản và công nghiệp ở Đồng bằng sông Cửu Long. Cùng với sự gia tăng dân số, nước ngầm ngày càng đóng vai trò quan trọng hơn trong các hoạt động phát triển kinh tế - xã hội. Nghiên cứu đã tiến hành đánh giá diễn biến chất lượng nước ngầm thông qua số liệu của tám giếng quan trắc trong giai đoạn từ năm 2009 – 2016. Kết hợp với đánh giá rủi ro sức khỏe của người dân khi sử dụng nước ngầm chứa arsenic. Kết quả nghiên cứu cho thấy các giếng nước ngầm ở tỉnh An Giang đã bị nhiễm vi sinh. Tổng chất rắn hòa tan (TDS) và độ cứng ở trạm Phú Tân và Chợ Mới phân tích được cao hơn quy chuẩn cho phép (QCVN 09-MT:2015/BTNMT). Các giếng nước ngầm ở một số khu vực cù lao của tỉnh An Giang đã bị ô nhiễm hữu cơ và arsenic nghiêm trọng. Nồng độ arsenic trong nước ngầm có thể dao động lên đến 0.55 ± 1.21 mg/L. Rủi ro ung thư ở hai đối tượng người lớn và trẻ em khi sử dụng nước ngầm nhiễm arsenic dao động từ trung bình (8 người trong 1.000 người) tới cao (8 người trong 100 người). Cung cấp nguồn nước thay thế là giải pháp khả thi để giảm rủi ro sức khỏe cho con người trong trường hợp này. Ngoài ra, người dân địa phương cần được khám sức khỏe thường xuyên để kịp thời phát hiện và sớm điều trị bệnh.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.