MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2165233025 · doi:10.1109/mnet.2008.4519963

The need for access point power saving in solar powered WLAN mesh networks

2008· article· en· W2165233025 sur OpenAlexaff
T.D. Todd, Amir A. Sayegh, Mohammad AL-Smadi, Dongmei Zhao

Notice bibliographique

RevueIEEE Network · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkWireless mesh networkMesh networkingNode (physics)ProvisioningFlexibility (engineering)TelecommunicationsIEEE 802.11sWireless networkWirelessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireless LAN mesh networks are now being used to deploy Wi-Fi coverage in a wide variety of outdoor applications. In these types of networks, conventional WLAN mesh nodes must be operated using continuous electrical power connections. This requirement may often be very expensive, especially when the network includes expansive outdoor wireless coverage areas. An alternative is to operate some of the WLAN mesh nodes using an energy sustainable source such as solar or wind power. This eliminates the need for a fixed power connection, making the node truly tetherless and allowing more flexibility in node positioning. In this article we first review the background and recent activities in the area of energy sustainable WLAN mesh networks. These types of networks are provisioned geographically, in that the assigned resources are a function of the geographic region where the network is to be deployed. The theory behind this is briefly described using some sample North American locations. We then discuss the current shortcomings of IEEE 802.1 1 when used in these types of networks. IEEE 802.11 requires that the access point be continuously powered, and this requirement is a major barrier to deploying cost-effective sustainable energy networks in certain applications. Recent work is then reviewed that has begun to address the changes that would be required to the standard to better support these types of networks.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE NetworkMême sujetEnergy Harvesting in Wireless NetworksTravaux en français237 207