An Efficient MAC Protocol with Correlated Connection Arrival and Variable Slot Assignment in Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel analytical framework to investigate the performance of activity based TDMA slot scheduling under varying traffic conditions in cluster-based wireless sensor networks. Dynamic TDMA Slot Scheduling (DTSS) scheme is presented to analyze the channel utilization and packet dropping probability in bursty network environment under low and high traffic conditions with a large number of sensor nodes in a single cluster. DTSS scheme will allow the network to adapt to the changing traffic load. Based on the network activity, the connection is established between the cluster-head node and those sensors nodes which have data to send, and requested number of TDMA slots is assigned to them dynamically. We have modeled the data traffic by a correlated stochastic process (i.e. Markov chain) for a network where the second and subsequent connection arrival rate is dependent on the first arrival rate. We numerically compared DTSS with traditionally proposed static TDMA model and proved substantial improvement in the bandwidth efficiency and decrease in connection blocking probability in low activity networks. The drawback of the proposed system is also investigated. Results show that the efficiency of the MAC protocol can be increased significantly using the proposed model with reasonably low packet dropping probability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».