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Enregistrement W2118343824 · doi:10.1109/ccece.2008.4564535

Beampattern random behavior in wireless sensor networks with Gaussian distributed sensor nodes

2008· article· en· W2118343824 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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueConference proceedings - Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWireless sensor networkGaussianNode (physics)BeamformingTransmission (telecommunications)Random variableComputer scienceRange (aeronautics)Interference (communication)Topology (electrical circuits)Electronic engineeringEngineeringComputer networkMathematicsTelecommunicationsAcousticsStatisticsElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collaborative beamforming (CB) has been introduced in wireless sensor networks (WSNs) to increase the transmission range of sensor nodes. CB improves the power efficiency of the transmission. However, the CB beampattern is random in the sidelobe region. Therefore, it is important to characterize the power level in the sidelobe region to predict the interference to neighboring sensor node clusters. In this paper, we assume that sensor nodes in a cluster of WSN are Gaussian distributed and study the random behavior of the beampattern. To characterize the beampattern in the sidelobe region, we first model the array factor as a complex random variable and find the corresponding mean and variance. The distribution function of beampattern level and the outage probability of sidelobes is derived and compared with the corresponding characteristics resulting from uniform distributed sensor nodes.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,161 · 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