Reliability model for extending cluster lifetime using Backup Cluster Heads in cluster-based Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
In cluster-based two-tier Wireless Sensor Networks (WSNs), the cluster-head nodes (CHs) gather data from sensors and then transmit to the base station. When these cluster head nodes start to die, the coverage of the respective clusters is lost and it leaves the region unmonitored. Even if the CHs are rotated and reassigned after some time, until the next rotation that cluster in question will be out of cluster head, causing a loss of information and loss of coverage. To select a Backup Cluster Head (BCH) is suggested for those CHs which are close to deplete their energy [1]. When the CH dies, BCH takes over the responsibility and continues to work as a new cluster head. In this paper we present an analytical model of cluster reliability in cluster-based WSN using BCH, based on Markov chain model. We use non-homogeneous Markov process, along with Forward Chapman-Kolmogorov equations to illustrate the cluster monitoring period in a finite three state space model. We test the accuracy of the model by applying the probabilities of failure of CH and BCH nodes, for a fixed number of sensor nodes in a cluster. The results show that the presented model is able to match the behaviour of the cluster state transition accurately and validates the simulation results and analysis published in [1].
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».