Localization in terrestrial and underwater sensor‐based m2m communication networks: architecture,classification and challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Localizing machine‐type communication (MTC) devices or sensors is becoming important because of the increasing popularity of machine‐to‐machine (M2M) communication networks for location‐based applications. These include such as health monitoring, rescue operations, vehicle tracking, and wildfire monitoring. Moreover, efficient localization approaches for sensor‐based MTC devices reduce the localization error and energy consumption of MTC devices. Because sensors are used as an integral part of M2M communication networks and have achieved popularity in underwater applications, research is being conducted on sensor localization in both underwater and terrestrial M2M networks. Major challenges in designing underwater localization techniques are the lack of good radio signal propagation in underwater, sensor mobility management, and ensuring network coverage in 3D underwater M2M networks. Similarly, predicting the mobility pattern of MTC devices, trading‐off energy consumption and location accuracy pose great design challenges for terrestrial localization techniques. This article presents a comprehensive survey on the current state‐of‐the‐art research on both terrestrial and underwater localization approaches for sensor‐based MTC devices. It also classifies localization approaches based on several factors, identifies their limitations with potential solutions, and compares them. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle