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Enregistrement W2095379324 · doi:10.1145/2641798.2641813

Transmission power control-based opportunistic routing for wireless sensor networks

2014· article· en· W2095379324 sur OpenAlexafffund
Rodolfo W. L. Coutinho, Azzedine Boukerche, Luiz F. M. Vieira, Antônio A. F. Loureiro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCanada Research Chairs
Mots-clésComputer networkComputer scienceWireless sensor networkRouting protocolReliability (semiconductor)Network packetTransmission (telecommunications)ForwarderWirelessEnergy consumptionPower controlGeographic routingWireless Routing ProtocolPower (physics)TelecommunicationsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy efficient and reliable communication are two very important and conflicting requirements in the design of large-scale, self-organizing wireless sensor networks (WSNs). By reducing the transmission power level of the nodes, energy conservation is achieved whereas the communication reliability is degraded. We propose a novel opportunistic routing protocol to reduce the energy consumption while keep the communication reliability in acceptable levels. Transmission power Control-based Opportunistic Routing (TCOR) saves energy by reducing the transmission power of the nodes while maintains the communication reliability by employing the opportunistic forwarding paradigm, leveraging the broadcast nature of wireless transmission medium. We propose an expected energy cost function for next-hop forwarder set selection, which considers the multiple available transmission power levels and the impact of each one on the next-hop packet reception probability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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