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Enregistrement W2019630462 · doi:10.1155/2015/891410

Co-UWSN: Cooperative Energy-Efficient Protocol for Underwater WSNs

2015· article· en· W2019630462 sur OpenAlexaff
Sheeraz Ahmed, Nadeem Javaid, Fakhri Alam Khan, Mehr Yahya Durrani, Ahmad Ali, A. Shaukat, Muhammad Moid Sandhu, Zahoor Ali Khan, Umar Qasim

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Distributed Sensor Networks · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkWireless Routing ProtocolRouting protocolZone Routing ProtocolDynamic Source RoutingEfficient energy useLink-state routing protocolCooperative diversityRouting (electronic design automation)FadingChannel (broadcasting)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sensor networks feature low-cost sensor devices with wireless network capability, limited transmit power, resource constraints, and limited battery energy. Cooperative routing exploits the broadcast nature of wireless medium and transmits cooperatively using nearby sensor nodes as relays. It is a promising technique that utilizes cooperative communication to improve the communication quality of single-antenna sensor nodes. In this paper, we propose a cooperative transmission scheme for underwater sensor networks (UWSNs) to enhance the network performance. Cooperative diversity has been introduced to combat fading. Cooperative UWSN (Co-UWSN) is proposed, which is a reliable, energy-efficient, and high throughput routing protocol for UWSN. Destination and potential relays are selected that utilize distance and signal-to-noise ratio computation of the channel conditions as cost functions. This contributes to sufficient decrease in path losses occurring in the links and transferring of data with much reduced path loss. Simulation results show that Co-UWSN protocol performs better in terms of end-to-end delay, energy consumption, and network lifetime. Selected protocols for comparison are energy-efficient depth-based routing (EEDBR), improved adaptive mobility of courier nodes in threshold-optimized depth-based routing (iAMCTD), cooperative routing protocol for UWSN, and cooperative partner node selection criteria for cooperative routing Coop (Re and dth).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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