Wireless sensor network-assisted, autonomous mapping with information-theoretic utility
Notice bibliographique
Résumé
A mobile, autonomous platform is assisted by a wireless sensor network in its task of inferring a map of the spatial distribution of a physical quantity that is measured by the sensor nodes. Sensor nodes initiate a broadcast in the network, when the measured quantity assumes a value in the range of interest. Specifically, we consider randomly deployed networks of location-agnostic wireless sensor nodes, which broadcast messages by flooding. The node-to-node delays are assumed to be random. In networks of this type, the hop count of a broadcast message, given the distance from the source node, can be approximated by a simple parametric distribution. The mobile platform can interrogate a nearby sensor node to obtain, with a given success probability, the hop counts of the broadcast messages originating from different source nodes. By fusing successive hop count observations, the mobile platform infers the locations of the source nodes and thereby, the spatial distribution of the quantity of interest. The path taken by the mobile platform should minimize the resulting mapping error as quickly as possible. We propose an information-driven path planning approach, in which the mobile platform acts by maximizing a weighted sum of myopic, mutual information gains. We show by simulation, that suitable control of the weights is effective at reducing the error between the true and the inferred map, by preventing the information gain to be dominated by only a few source nodes.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».