Energy Efficient Distributed Filtering With Wireless Sensor Networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
We consider a wireless sensor network (WSN) that monitors a physical field and communicates pertinent data to a distant fusion center (FC). We study the case of a binary valued hidden natural field observed in a significant amount of Gaussian clutter, which is relevant to applications like detection of plumes or oil slicks. The considerable spatio-temporal dependencies found in natural fields can be exploited to improve the reliability of the detection/estimation of hidden phenomena. While this problem has been previously treated using kernel-regression techniques, we formulate it as a task of delay-free filtering on a process observed by the sensors. We propose a distributed scalable implementation of the filter within the network. This is achieved by i) exploiting the localized spatio-temporal dependencies to define a hidden Markov model (HMM) in terms of an exponential family with O(N) parameters, where N is the size of the WSN, ii) using a reduced- state approximation of the propagated probability mass function, and iii) making a tractable approximation of model marginals by using iterated decoding algorithms like the Gibbs sampler (GS), mean field decoding (MFD), iterated conditional modes (ICM), and broadcast belief propagation (BBP). We compare the marginalization algorithms in terms of their information geometry, performance, complexity and communication load. Finally, we analyze the energy efficiency of the proposed distributed filter relative to brute force data fusion. It is demonstrated that when the FC is sufficiently far away from the sensor array, distributed filtering is significantly more energy efficient and can increase the lifetime of the WSN by one to two orders of magnitude.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle