An Energy-Efficient Cooperative Algorithm for Data Estimation in Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
In wireless sensor networks (WSN), nodes operate on batteries and network's lifetime depends on energy consumption of the nodes. Consider the class of sensor networks where all nodes sense a single phenomenon at different locations and send messages to a fusion center (FC) in order to estimate the actual information. In classical systems all data processing tasks are done in the FC and there is no processing or compression before transmission. In the proposed algorithm, network is divided into clusters and data processing is done in two parts. The first part is performed in each cluster at the sensor nodes after local data sharing and the second part will be done at the fusion center after receiving all messages from clusters. Local data sharing results in more efficient data transmission in terms of number of bits. We also take advantage of having the same copy of data at all nodes of each cluster and suggest a virtual multiple-input multiple-output (V-MIMO) architecture for data transmission from clusters to the FC. A Virtual-MIMO network is a set of distributed nodes each having one antenna. By sharing their data among themselves, these nodes turn into a classical MIMO system. In the previously proposed cooperative/virtual MIMO architectures there has not been any data processing or compression in the conference phase. We modify the existing V-MIMO algorithms to suit the specific class of sensor networks that is of our concern. We use orthogonal space-time block codes (STBC) for MIMO part and by simulation show that this algorithm saves considerable energy compared to classical systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».