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Enregistrement W2080505990 · doi:10.1049/iet-wss.2013.0078

Cost‐effective design and evaluation of wireless sensor networks using topology‐planning methods in small‐world context

2014· article· en· W2080505990 sur OpenAlex
Navid Tadayon, Amir Ehsani Zonouz, Sonia Aı̈ssa, Liudong Xing

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Wireless Sensor Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInefficiencyExploitWireless networkNetwork topologyContext (archaeology)Path lossAverage path lengthComputer networkWireless sensor networkWirelessProperty (philosophy)Topology (electrical circuits)Clustering coefficientSmall-world networkDistributed computingCluster analysisShortest path problemTelecommunicationsArtificial intelligenceEngineeringComplex networkTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low‐power consumption and network resiliency are among the vital qualities for having a seamless, quality‐oriented wireless communication. Networks with small‐world property are known to possess both these favourable qualities. However, wireless networks are not inherently small‐world, neither is easy and cost‐effective to artificially create networks with this property by using the existing techniques. In other words, the traditional blind rewiring techniques that aimed at enhancing the network with such features, suffer from inefficiency and saturation behaviour. In this study, the authors propose topology‐planning methods that efficiently exploit the expensive long‐reach transmission facilities to add the small‐world property to the network. The authors show that these methods are practical, cost‐effective and efficient since they are appropriately tailored based upon the network realities, such as topology and channel fading. The proposed methods are tested for networks with diverse ranges of ‘clustering coefficient’ and ‘diameter’ in order to prove their aptitudes in dealing with real situations. The results illustrate that the incorporation of these techniques altogether decreases the network ‘diameter’ by almost 50% and the ‘average path length’ by 47%. This corresponds to 67% less facilities compared with blind rewiring techniques.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,257 · 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