A Cross-Layer Optimization Approach for Energy Efficient Wireless Sensor Networks: Coalition-Aided Data Aggregation, Cooperative Communication, and Energy Balancing
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
We take a cross-layer optimization approach to study energy efficient data transport in coalition-based wireless sensor networks, where neighboring nodes are organized into groups to form coalitions and sensor nodes within one coalition carry out cooperative communications. In particular, we investigate two network models: (1) many-to-one sensor networks where data from one coalition are transmitted to the sink directly, and (2) multihop sensor networks where data are transported by intermediate nodes to reach the sink. For the many-to-one network model, we propose three schemes for data transmission from a coalition to the sink. In scheme 1, one node in the coalition is selected randomly to transmit the data; in scheme 2, the node with the best channel condition in the coalition transmits the data; and in scheme 3, all the nodes in the coalition transmit in a cooperative manner. Next, we investigate energy balancing with cooperative data transport in multihop sensor networks. Built on the above coalition-aided data transmission schemes, the optimal coalition planning is then carried out in multihop networks, in the sense that unequal coalition sizes are applied to minimize the difference of energy consumption among sensor nodes. Numerical analysis reveals that energy efficiency can be improved significantly by the coalition-aided transmission schemes, and that energy balancing across the sensor nodes can be achieved with the proposed coalition structures.
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.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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