Implementation of a Random Wireless Sensor Network in an Irregular Shape Large Building
Notice bibliographique
Résumé
Proactive management of large buildings requires continuous and real-time performance monitoring. Wireless Sensor Network (WSN) can be an efficient and flexible solution to provide this sort of large building monitoring. The aim of this paper is to implement a theoretical platform for a random WSN for monitoring applications in an irregular shape large building. The main WSN design objective is to achieve desirable coverage and accuracy while maintaining quality of service, cost, reliability, and scalability at acceptable levels. A major issue of concern is the connectivity of WSN, this is particularly important in sensor networks, where achieving a common application objective may require communication among all the nodes. Cooja is a flexible Java-based network simulator designed to model and simulate WSNs. Cooja is used in this paper to implement a random WSN for monitoring applications for the Sacred Mosque situated in Mecca. The area used for simulation is the second floor of the building. The simulation model consists of one stationary base station and a number of wireless motes that varies from 10 to 50 motes. In each group of simulation the transmission range varied from 20m to 100m with a step of 20m making a total of 25 simulation runs. Energy levels, network lifetime and delay are metrics taken into consideration in these experiments. The output of the experiments can be used to obtain an optimal solution for given operational conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».