Protective Dummy-byte Preamble Padding for improving ZigBee packet transmission under Wi-Fi interference
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have shown that the low-power ZigBee based wireless sensor networks (WSN) are vulnerable to the interference generated by nodes of Wi-Fi wireless local area networks (WLAN). Mutual interference can be mitigated at nodes of either technology when energy detection (ED) is enabled in clear channel assessment (CCA). From our experimental studies on ZigBee and Wi-Fi coexistence issue, it is determined that a significant amount of ZigBee packet losses occur due to the Wi-Fi interference induced corruption of the physical layer header of ZigBee packets, which could happen even when the ED mechanisms of the Wi-Fi and ZigBee devices are able to detect each other's signal and CSMA/CA algorithms are applied accordingly. To study this phenomenon, a series of experiments were carried out, followed by thorough analysis of the recorded data. The study led to the design of a simple but effective technique named Protective Dummy-byte Preamble Padding (PDBPP) that improves the performance of ZigBee packet transmission in terms of packet loss rate (PLR) and transmission efficiency. The experimental performance evaluation results confirmed the effectiveness of PDBPP in improving PLR and transmission efficiency of a ZigBee network exposed to interference generated by collocated WLAN. Some material in this paper is part of a pending patent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».