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Enregistrement W2264756135 · doi:10.1002/wcm.2660

Efficient location‐based topology control algorithms for wireless ad hoc and sensor networks

2016· article· en· W2264756135 sur OpenAlexafffund
Baoxian Zhang, Zhenzhen Jiao, Cheng Li, Athanasios V. Vasilakos

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnergy Efficient Wireless Sensor Networks
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesJane ja Aatos Erkon SäätiöNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTopology controlComputer scienceNetwork topologyWireless sensor networkWireless ad hoc networkAlgorithmTopology (electrical circuits)Logical topologyGridHierarchical network modelMobile ad hoc networkComputer networkWireless networkDistributed computingKey distribution in wireless sensor networksWirelessMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Topology control is an efficient strategy for improving the performance of wireless ad hoc and sensor networks by building network topologies with desirable features. In this process, location information of nodes can be used to improve the performance of a topology control algorithm and also ease its operations. Many location‐based topology control algorithms have been proposed. In this paper, we propose two location‐assisted grid‐based topology control (GBP) algorithms. The design objective of our algorithm is to effectively reduce the number of active nodes required to keep global network connectivity. In grid‐based topology control, a network is divided into equally spaced squares (called grids). We accordingly design cross‐sectional topology control algorithm and diagonal topology control algorithm based on different network parameter settings. The key idea is to build near‐minimal connected dominating set for the network at the grid level. Analytical and simulation results demonstrate that our designed algorithms outperform existing work. Furthermore, the diagonal algorithm outperforms the cross‐sectional algorithm. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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