Distributed channel selection and randomized interrogation algorithms for large-scale and dense RFID systems
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
Radio frequency identification (RFID) is an emerging wireless communication technology which allows objects to be identified automatically. An RFID system consists of a set of readers and several objects, equipped with small and inexpensive computer chips, called tags. In a dense RFID system, where several readers are placed together to improve the read rate and correctness, readers and tags can frequently experience packet collision. High probability of collision impairs the benefit of multiple reader deployment and results in misreading. A common approach to avoid collision is to use a distinct frequency channel for interrogation for each reader. Various multi-channel anti-collision protocols have been proposed for RFID readers. However, due to their heuristic nature, most algorithms may not achieve optimal system performance. In this paper, we systematically design two optimization-based distributed channel selection and randomized interrogation algorithms for dense RFID systems. For this purpose, we develop elaborate models for the reader-to-tag and reader-to-reader collision problems. The first algorithm is fully distributed and is guaranteed to find a local optimum of a max-min fair resource allocation problem for RFID systems. The second algorithm is semi-distributed and achieves the global optimal system performance. Max-min fair optimality balances the performance and the processing load among readers. Simulation results show that our algorithms have significantly better performance than the previous heuristic algorithms.
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 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 découle