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Enregistrement W1528398780 · doi:10.1109/vetecs.2006.1682823

TA-MAC: Task Aware MAC Protocol for Wireless Sensor Networks

2006· article· en· W1528398780 sur OpenAlexaff
Sangheon Pack, Jae‐Young Choi, Taekyoung Kwon, Yanghee Choi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnergy Efficient Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkWireless sensor networkNode (physics)ThroughputChannel (broadcasting)Protocol (science)Sensor nodeMultiple Access with Collision Avoidance for WirelessScheduleEnergy consumptionKey distribution in wireless sensor networksEfficient energy useTask (project management)Real-time computingWirelessWireless networkRouting protocolNetwork packetEngineeringOptimized Link State Routing Protocol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In wireless sensor networks (WSNs), reducing energy consumption of resource constrained sensor nodes is one of the most important issues. In this paper, we propose a task aware (TA) MAC protocol, which improves energy efficiency and throughput by introducing a channel access scheme depending on traffic load in WSNs. The amount of traffic load of a sensor node can be estimated by its task activity, where a task is an operation that the sensor node performs based on the schedule set by data dissemination procedures in advance. In addition, the sensor node collects neighbor nodes' task activities and determines its channel access probability using the collected information. Consequently, the sensor node can choose a more suitable channel access probability which is adaptive to its traffic load as well as neighbor's traffic load. We carry out performance analysis using a p-persistent MAC protocol. The results reveal that the TA-MAC protocol exhibits less collisions than the normal p-persistent MAC protocol and thus it achieves energy efficient operations. Also, it can been seen that the TA-MAC protocol improves system throughput compared with other protocols

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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