Coverage protocols for detecting fully sponsored sensors in wireless sensor networks
Notice bibliographique
Résumé
Sensing coverage preserving is a hot research spot in the wireless sensor network. In order to simplify the research on such issue, the disk sensing range assumption is used in most coverage-aware algorithms. Based on such assumption some efficient central angle methods were proposed to identify fully sponsored sensors. However, the disk assumption is too strong in the real world and can not be held in high accurate scenarios. This paper investigates the coverage problem under both disk and simple polygon sensing range assumptions. An Association Sponsors Method (ASM) was described in order to enhance the central angle method while a new Intersection Point Method (IPM) were proposed for simple polygon sensing range. In order to provide an adjustable accuracy we devise an Unit Circle Test(UCT) method which can satisfy different accuracy requirements by adjusting test radius to tolerant holes. Our protocols were implemented on in the NS-2 simulator. Performance of our schemes were evaluated through a set of simulation experiments and compared to the Central Angle Method (CAM). Our protocols can efficiently identify fully covered sensors, discover holes (blind points), and archieve better quality results than CAM under both disk sensing range and simple polygon sensing range assumption. The performance and flexibility of IPM makes it a potential solution for applications that require a high coverage accuracy
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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 | 0,001 | 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 ».