DDRP: An efficient data‐driven routing protocol for wireless sensor networks with mobile sinks
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Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Introduction of mobile sinks into a wireless sensor network can largely improve the network performance. However, sink mobility can cause unexpected changes of network topology, which may bring excessive protocol overhead for route maintenance and may offset the benefit from using mobile sinks. In this paper, we propose an efficient data‐driven routing protocol (DDRP) to address this problem. The design objective is to effectively reduce the protocol overhead for data gathering in wireless sensor networks with mobile sinks. DDRP exploits the broadcast feature of wireless medium for route learning. Specifically, each data packet carries an additional option recording the known distance from the sender of the packet to target mobile sink. The overhearing of transmission of such a data packet will gratuitously provide each listener a route to a mobile sink. Continuous such route‐learning among nodes will provide fresh route information to more and more nodes in the network. When no route to mobile sink is known, random walk routing simply is adopted for data packet forwarding. Simulation results show that DDRP can achieve much lower protocol overhead and longer network lifetime as compared with existing work while preserving high packet delivery ratio. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| 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