Wykaz publikacji wybranego autora

Szymon Szott, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
WIEiT-kt, Instytut Telekomunikacji


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / telekomunikacja


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-5884-5581 orcid iD

ResearcherID: C-3256-2011

Scopus: 24438144000

PBN: 5e709261878c28a047394b1d

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • [referat, 2022]
  • TytułDB-LBT: deterministic backoff with listen before talk for Wi-Fi/NR-U coexistence in shared bands
    AutorzyKatarzyna KOSEK-SZOTT, Szymon SZOTT, Alice Lo Valvo, Ilenia Tinnirello
    ŹródłoMASCOTS 2022 [Dokument elektroniczny] : 30th international symposium on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems : Nice, France, 18-20 October 2022 : proceedings. — [Piscataway : IEEE], cop. 2022. — S. 168–175
  • keywords: fairness, Wi-Fi, IEEE 802.11ax, coexistence, NR-U, deterministic backoff

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MASCOTS56607.2022.00030

2
3
  • [artykuł w czasopiśmie, 2022]
  • TytułMitigating traffic remapping attacks in autonomous multihop wireless networks
    AutorzyJerzy Konorski, Szymon SZOTT
    ŹródłoIEEE Internet of Things Journal [Dokument elektroniczny]. - Czasopismo elektroniczne. — 2022 vol. 9 iss. 15, s. 13555–13569. — tekst: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9684538
  • keywords: QoS, game theory, IEEE 802.11, wireless networks, selfish attacks, autonomous nodes, Quality of Service security

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/JIOT.2022.3143713

4
5
6
7
  • [artykuł w czasopiśmie, 2022]
  • TytułWi-Fi meets ML: a survey on improving IEEE 802.11 performance with machine learning
    AutorzySzymon SZOTT, Katarzyna KOSEK-SZOTT, Piotr Gawłowicz, Jorge Torres Gómez, Boris Bellalta, Anatolij Zubow, Falko Dressler
    ŹródłoIEEE Communications Surveys and Tutorials [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2022 vol. 24 iss. 3, s. 1843–1893. — tekst: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9786784
  • keywords: machine learning, IEEE 802.11, artificial intelligence, WLAN, Wi-Fi, deep learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/COMST.2022.3179242