Minimum Energy Data Gathering in Correlated Sensor Networks with Cooperative Transmission
Notice bibliographique
Résumé
We consider combination of distributed source coding (DSC) and cooperative transmission techniques to improve energy efficiency in sensor networks. To start with we formulate the data gathering problem in correlated wireless sensor networks with cooperative multiple input and multiple output (MIMO) transmission at the physical layer and DSC at the application layer. Using the concepts of super and sub modularity on a lattice, we analytically quantify as how the optimal constellation size and the optimal number of cooperating nodes vary with respect to the correlation coefficient. In particular, we show that the optimal constellation size is an increasing function of the correlation coefficient. For the MIMO transmission case, the optimal number of cooperating nodes is a decreasing function of the correlation coefficient. We also prove that in a MIMO transmission based scheme the optimal constellation size adopted by each cooperating node is a decreasing function of the number of cooperating nodes. Also, it is shown that the optimal number of cooperating nodes is a decreasing function of the constellation size adopted by each cooperating node. Finally through our numerical results, it is shown that significant energy savings can be obtained if correlation in the network is exploited. Also, when the desired probability of error is small MIMO transmission can lead to large scale energy savings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».