Network Coding-Aware Compressive Data Gathering for Energy-Efficient Wireless Sensor Networks
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Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the joint application of compressive sensing (CS) and network coding (NC) to the problem of energy-efficient data gathering in wireless sensor networks. We consider the problem of optimally constructing forwarding trees to carry compressed data to projection nodes. Each compressed dataset refers to a weighted aggregation (or sum) of sensed measurements from network sensors collected at one projection node. Projection nodes then forward their received compressed data to the sink, which subsequently recovers the original measurements. This aggregation technique, based on CS, is shown to reduce significantly the number of transmissions in the network. We observe that the presence of multiple forwarding trees gives rise to many-to-many communication patterns in sensor networks that, in turn, can be exploited to perform NC on the compressed data being forwarded on these trees. Such a technique will further reduce the number of transmissions required to gather the measurements, resulting in a better network-wide energy efficiency. This article addresses the problem of NC--aware construction of forwarding/aggregation trees. We present a mathematical model to optimally construct such forwarding trees, which encourage NC operations on the compressed data. Owing to its complexity, we further develop algorithmic methods (both centralized and distributed) for solving the problem and analyze their complexities. We show that our algorithmic methods are scalable and accurate, with worst-case optimality gap not exceeding 3.96% in the studied scenarios. We also show that, when bothNC and compressive data gathering are considered jointly, performance gains (reduction in number of transmissions) of up to 30% may be attained. Finally, we show that the proposed methods distribute the workload of data gathering throughout the network nodes uniformly, resulting in extended network life times.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle