An approach for bounding breach path detection reliability in wireless sensor networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers wireless sensor networks (WSNs) deployed to provide surveillance against intruders that wish to cross a given area. Due to limited resources, low manufacturing cost, and operation in harsh environments, nodes in such networks are subject to random failure in the field. Hence, there is a need to develop suitable reliability assessment mechanisms to quantify a WSN's ability to perform successfully. Here, we consider one such measure, called the breach path detection reliability (BPDREL), that applies to networks where any intruder crossing a line segment between some adjacent operating pairs of sensor nodes can be detected, and the network perimeter is made of a polygon of such line segments. Each breach path across the network is associated with a pair of entry-exit sides on the perimeter. Our measure takes into account intrusion events associated with any user-specified set of such entry-exit sides. Computing the exact BPDREL can be shown to be #P-hard. We extend existing results on the BPDREL by developing an approach for deriving lower bounds on the problem for arbitrary WSNs where the sink node is located on the network's perimeter. The resulting algorithm is used to analyze the impact of varying various network parameters on the overall network reliability.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».