Energy balance in cooperative Wireless Sensor Network
Notice bibliographique
Résumé
The design of Wireless Sensor Networks (WSNs) should focus on energy efficiency since wireless sensor nodes work on limited batteries, which are difficult or impossible to replace in most situations. However, the performance of WSNs is adversely impacted by fading effects, which requires much energy to combat for a high Bit Error Rate (BER) requirement. On the other hand, since the transmit energy is proportional to transmit distance, energy imbalance is caused by the different distances to the Base Station (BS). Sensor nodes far from the BS consume much more energy than those close to the BS and may die out quickly, which shortens the lifetime or results in a malfunction of the WSN. Reducing the proportion of transmit energy in total energy consumption helps minimize the differences in transmit energy among sensor nodes. Cooperative transmission has been proven to be an effective way to combat the impacts of fading by obtaining diversity gains and therefore, reduces the transmit energy. In this paper, we first apply cooperative transmission in WSNs, which not only reduces energy consumption but also lessens the differences of energy consumption among sensor nodes. To further balance energy among sensor nodes, we apply different cluster size and simulation results show that unequal cluster size improves energy balancing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».