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Enregistrement W2329173406 · doi:10.1109/tetc.2015.2389171

Decentralized RFID Coverage Algorithms With Applications for the Reader Collisions Avoidance Problem

2015· article· en· W2329173406 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Emerging Topics in Computing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research, Innovation and Science
Mots-clésComputer scienceCorrectnessAlgorithmRadio-frequency identificationIdentification (biology)Iterated functionDistributed computingComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aim in this paper at eliminating data and reader redundancies in Radio Frequency Identification (RFID) reader networks. These redundancies have negative impact on the performance of an RFID reader network and in analyzing the readings of the network. We meet our objectives by introducing decentralized RFID coverage [reader collision avoidance (RCA)] algorithm. The RFID coverage problem consists of two subproblems: 1) the tag reporting problem, which aims at assigning to each tag in the network a reader responsible for reporting its data and 2) the redundant readers elimination problem, which aims at minimizing the number of readers in the network while preserving the tags coverage. We introduce two deterministic decentralized RFID coverage algorithms called orientation-based coverage and iterated orientation-based coverage (IOB-COVERAGE). The first algorithm runs in one communication round, whereas the latter runs in O(n) rounds, where n is the number of readers in the network. These algorithms are the first decentralized RFID coverage algorithms that use reader-to-reader communications only. We later introduce an algorithm that solves the RCA algorithm, called IOB-(RCA+COV). The algorithm is a minor modification of IOB-COVERAGE. We formally prove the correctness of our algorithms, and we use detailed simulation experiments to study their performance.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · 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