Modeling and characterization of transmission energy consumption in Machine-to-Machine networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In future, a massive number of devices are expected to communicate for pervasive monitoring and measurement, industrial automation, and home/building energy management. Nevertheless, such Machine-to-Machine (M2M) communications are prone to failure due to depletion of machines energy if the communication system is not designed properly. A key step in building energy-efficient protocols for large-scale M2M communications is to assess, model or characterize a network energy consumption profile. To meet this need, we develop a theoretical and numerical framework to evaluate the cumulative distribution function (CDF) of the total energy consumption by fully exploiting the properties of stochastic geometry. Unlike the other existing approaches, we model the transmission energy as a function of transmission power, packet size, and link affordable capacity that is a logarithmic function of experienced Signal to Interference plus Noise Ratio (SINR). Since it is very difficult, if not impossible, to derive a closed-form expression for the CDF, we derive numerically computable first- and second-order moments of energy consumption. Applying these moments we then propose Log-normal and Log-logistic distributions to approximate the CDF. Our simulation results show that Log-logistic almost precisely approximates the exact CDF.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle