LOFT: A Latency-Oriented Fault Tolerant Transport Protocol for Wireless Sensor-Actuator Networks
Notice bibliographique
Résumé
Wireless sensor-actuator networks, or WSANs, refer to a group of sensors and actuators which collect data from the environment and perform application-specific actions in response. To act responsively and accurately, an efficient and reliable data transport protocol is crucial for the sensors to inform the actuators about the environmental events. Unfortunately, the low-power multi-hop communications in WSANs are inherently unreliable; the frequent sensor and link failures as well as the excessive delays due to congestion further aggravate the problem. In this paper, we propose a latency-oriented fault tolerant data transport protocol in WSANs. We argue that reliable data transport in such a real-time system should resist to the transmission failures, and should also consider the importance and freshness of the reported data. We articulate this argument and provide a cross-layer two-step data transport protocol for on- time and fault tolerant data delivery from sensors to actuators. Our protocol adopts smart priority scheduling that differentiates the event data of non-uniform importance. It balances the workload of sensors by checking their queue utilization and copes with node and link failures by an adaptive replication algorithm. We evaluate our protocol through extensive simulations, and the results demonstrate that it achieves the desirable reliability for WSANs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».