Testing of Event Detection Lateness in Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
A wireless sensor network (WSNs) technology determines physical properties of the environment through detection of unusual events. The sensor consists of small mini computers powered by batteries and use radio communication for the exchange of information it gathers. The sensors are able to collect the data and exchange the information with all the nodes that were affected and triggered during the event detection. Although the technology has been in use for a period of time it has been noted that there is lateness of the event detection by the technology. Therefore the essence of this paper is to describe the factors affecting the lateness detection of events by WSNs. From the experiment it is evident that varying distance of the sensor nodes to the base station and the transmission power affect the packet data transmission efficiency and thus lateness detection of events. Power level at 5 dBm (maximum level) ensures 90% of the event detected is communicated effectively to the base station whereas minimum power level at -10 dBm allows ineffective detection of events. At -10dBm the base station node could not detect a transmitted data packet at distances beyond 30 feet. Thus the application of any sensor node with the transmitting power at -10 dBm will only be effective at the distance less than 10ft. Therefore, distance of the sensor nodes and the transmission power of the WSNs affect the data packet delivery performance and hence lateness of event detection.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».