Multi-level clustering architecture and protocol designs for wireless sensor networks
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».