Grid-based deployment for wireless sensor networks in outdoor environment monitoring applications
Notice bibliographique
Résumé
Wireless Sensor Networks (WSNs) overcome the difficulties of other monitoring systems, as they require no human attendance on site, provide real-time interaction with events, and maintain cost and power efficient operations. However, further efficiencies are required especially in the case of Outdoor Environment Monitoring (OEM) applications due to their harsh operational conditions, huge targeted areas, limited energy budget, and required Three-Dimensional (3D) setups. A fundamental issue in defeating these practical challenges is the deployment planning of the WSNs. The deployment plan is a key factor of many intrinsic properties of OEM networks, summarized in connectivity, lifetime, fault-tolerance, and cost-effectiveness. In this thesis, we investigate the problem of WSNs deployments that address these properties in order to overcome the unique challenges and circumstances in OEM applications. A natural solution to this problem is to have multiple relay nodes that reserve more energy for sensing, and provide vast coverage area. Furthermore, assuming a subset of these relay nodes are mobile can contribute in repairing the network connectivity problems and recovering faulty nodes, in addition to granting balanced load distributions, and hence prolonging the network lifetime. We investigate this promising research direction by proposing a 3D grid-based deployment planning for heterogeneous WSNs in which Sensor Nodes (SNs) and Relay Nodes (RNs) are efficiently deployed on grid vertices. Towards this efficiency, we analyze and characterize the grid connectivity property in the 3D space. Afterward, we design optimization schemes for the placement of SNs and RNs on the 3D grid models. Based on theoretical analysis and extensive simulations, the proposed schemes show a significant enhancement in terms of network connectivity and lifetime in OEM applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».