A Collaborative Energy-Aware Sensor Management System Using Team Theory
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
With limited battery supply, power is a scarce commodity in wireless sensor networks. Thus, to prolong the lifetime of the network, it is imperative that the sensor resources are managed effectively. This task is particularly challenging in heterogeneous sensor networks for which decisions and compromises regarding sensing strategies are to be made under time and resource constraints. In such networks, a sensor has to reason about its current state to take actions that are deemed appropriate with respect to its mission, its energy reserve, and the survivability of the overall network. Sensor Management controls and coordinates the use of the sensory suites in a manner that maximizes the success rate of the system in achieving its missions. This article focuses on formulating and developing an autonomous energy-aware sensor management system that strives to achieve network objectives while maximizing its lifetime. A team-theoretic formulation based on the Belief-Desire-Intention (BDI) model and the Joint Intention theory is proposed as a mechanism for effective and energy-aware collaborative decision-making. The proposed system models the collective behavior of the sensor nodes using the Joint Intention theory to enhance sensors’ collaboration and success rate. Moreover, the BDI modeling of the sensor operation and reasoning allows a sensor node to adapt to the environment dynamics, situation-criticality level, and availability of its own resources. The simulation scenario selected in this work is the surveillance of the Waterloo International Airport. Various experiments are conducted to investigate the effect of varying the network size, number of threats, threat agility, environment dynamism, as well as tracking quality and energy consumption, on the performance of the proposed system. The experimental results demonstrate the merits of the proposed approach compared to the state-of-the-art centralized approach adapted from Atia et al. [2011] and the localized approach in Hilal and Basir [2015] in terms of energy consumption, adaptability, and network lifetime. The results show that the proposed approach has 12 × less energy consumption than that of the popular centralized approach.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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