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Enregistrement W2061191987 · doi:10.1109/icc.2012.6363714

Improving aerially deployed sensor networks using cooperative communications

2012· article· en· W2061191987 sur OpenAlexaff
Kevin Dorling, Geoffrey G. Messier, Sebastian Magierowski, Stefan Valentin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentComputer scienceWireless sensor networkComputer networkEnergy consumptionLatency (audio)Reliability (semiconductor)Low latency (capital markets)SAFERWirelessDegradation (telecommunications)TelecommunicationsComputer securityEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deploying wireless sensor networks (WSNs) from unmanned aerial vehicles (UAVs) can reduce the cost of large rollouts and make it safer to deploy sensors in disaster areas. However, aerial deployment can lead to nodes with arbitrary orientations and, thus, to misaligned antennas. While this problem was observed during experiments, it has not been systematically studied so far. This paper considers an aerially deployed network that utilizes routing designed to minimize latency and improve reliability. A new antenna model is used to demonstrate the performance degradation caused by aerial deployment. By mitigating a large share of this degradation, cooperative relaying substantially reduces the energy consumption of the network.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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