Multi-level clustering architecture and protocol designs for wireless sensor networks
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
Wireless sensor network (WSN) consists of sensors for measuring and gathering data in a variety of environments. These sensors, with the size and battery constraints, usually have limited transmission ranges due to the low-power wireless radio transceivers. In a sensor network, sensed data should be collected at a centralized location, called sink, for processing and analysis. With limited transmssion distances, sensed data may require multiple relays to reach the sink. In this paper, a novel multi-level clustering (MLC) wireless sensor network design and its associated operating protocol will be presented. Energy optimization is always a critical factor in the designs and deployments of wireless sensor networks. The goal is to create an energy-efficient and effective routing protocol for the networks. Cluster creation in this paper is different from the well-known Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) design. Cluster-heads in our proposed design form a tree with a goal to reach all sensor nodes in a network. Subsequently, all sensed data in the tree can be delivered to the sink while LEACH can not offer this guarantee. Energy savings may be improved with different numbers of levels in the hierarchical clustering architecture. To validate the proposed design, thorough simulations have been carried out. Upon comparing to a multi-hop LEACH protocol, the proposed design offers consistent wider coverage area and longer life span of a wireless sensor network.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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