Link Loss Inference in Wireless Sensor Networks with Randomized Network Coding
Notice bibliographique
Résumé
Due to fading and interference, data transmission via wireless links may sometimes be prone to error. For some applications in wireless sensor networks, it is of interest to monitor the link status and infer the packet loss rate. It has been shown that randomized network coding can improve the reliability of wireless sensor networks with lossy links. With network coding, the loss rate of a chosen path in a wireless sensor network is the maximum link loss rate among all the links in that path. This behavior changes the link identification problem and imposes challenges on the link loss inference. In this paper, we study the passive loss tomography problem in coded packet wireless sensor networks. We show that by inspecting the content of the coded packets at the sink (i.e., destination), one can estimate the path loss rates not only from the source nodes but also from various intermediate nodes to the sink. By utilizing such information at the sink, we determine the set of links whose loss rates can be identified. We propose a passive loss inference with random linear network coding (PLI-RLC) algorithm to estimate the link loss rates. Results show that in coded packet wireless sensor networks, our proposed algorithm can identify the status of a higher number of links compared to a Bayesian inference algorithm.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».