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Enregistrement W2088371796 · doi:10.1109/mwc.2007.4407226

QoS provisioning in wireless video sensor networks: a dynamic power management framework

2007· article· en· W2088371796 sur OpenAlex

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

RevueIEEE Wireless Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnergy Efficient Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWireless sensor networkKey distribution in wireless sensor networksComputer networkSensor nodeQuality of serviceWi-Fi arrayReal-time computingMobile wireless sensor networkWireless networkNode (physics)WirelessWireless WANTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent technological advances in microelectronics and nano-systems technologies have made it feasible to equip wireless sensor nodes with small low-cost cameras to capture and transmit video. Wireless video sensor networks are gaining popularity due to numerous potential applications such as video surveillance, environmental and habitat monitoring, and so on. However, due to the limited battery available in wireless video sensor nodes, provisioning of QoS in such a network is a challenging task. We provide a survey on the major issues related to QoS provisioning in wireless video sensor networks and possible solution approaches. A dynamic power management framework is proposed for a wireless video sensor node to improve energy saving performance so that the lifetime of the sensor node can be increased. This framework considers the video traffic arrival process in the sensor node, the sleep and wakeup processes in the camera and wireless transceiver electronics, the queue status, and the wireless channel condition. Performance analysis results show that the proposed mechanism can achieve considerable energy saving in a sensor node while providing a target level of QoS performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0060,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · 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