Energy efficient optimization of wireless embedded sensor networks
Notice bibliographique
Résumé
The energy optimization techniques developed for conventional ad hoc networks do not appropriately address the unique features of the wireless embedded sensor networks (WESNs). In the WESN environment, only reducing the overall energy consumption is not considered enough to maximize the life span of the entire network, but maintaining full network connectivity for a sufficiently long period of time is also an important design goal due to the energy constraints of each node. The wireless radio is a major energy user and is often the focus of energy conservation mechanisms, since the nodes communicate in a shared medium (air interface). The medium access control (MAC) layer of the communication protocol stack arbitrates access to the communications link by manipulating the sleep, listen, transmit, and receive states of the radio transceivers. The bursty traffic networks experience long periods of inactivity interrupted by unplanned and often short lived periods of high traffic loads. Currently available MAC protocols cannot meet application fidelity requirements of the bursty traffic networks since they are designed either for networks with periodic traffic or are not sufficiently traffic-adaptive, thereby introducing large multi-hop latency delays to realize network connectivity, overprovision during light traffic conditions, and slow ramp up at the initiation of a high traffic episode. This paper presents enhancements made to the energy efficient MAC protocol which is especially designed for the bursty traffic networks and in the process targets some available communication techniques used in the WESNs for discussion and comparison.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».