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Enregistrement W2076078478 · doi:10.1155/2010/103406

Design and Implementation of a Testbed for IEEE 802.15.4 (Zigbee) Performance Measurements

2010· article· en· W2076078478 sur OpenAlexaff
Patrick R. Casey, Kemal Tepe, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnergy Efficient Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTestbedComputer scienceNeuRFonNetwork packetBit error ratePhysical layerWireless sensor networkWirelessIEEE 802.15Real-time computingComputer networkBandwidth (computing)PHYEmbedded systemWireless networkTelecommunicationsKey distribution in wireless sensor networksChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IEEE 802.15.4, commonly known as ZigBee, is a Media Access Control (MAC) and physical layer standard specifically designed for short range wireless communication where low rate, low power, and low bandwidth are required. This makes ZigBee an ideal choice when it comes to sensor networks for monitoring data collection and/or triggering process responses. However, these very characteristics bring into question ZigBee's ability to perform reliably in harsh environments. This paper thoroughly explains the experimental testbed setup and execution to demonstrate ZigBee's performance in several practical applications. This testbed is capable of measuring the minimum, maximum, and average received signal strength indicator (RSSI), bit error rate (BER), packet error rate (PER), packet loss rate (PLR), and the bit error locations. Results show that ZigBee has the potential capabilities to be used in all four tested environments.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,242 · 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
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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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