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Enregistrement W2440845537 · doi:10.1109/tmtt.2016.2572677

Soil Moisture Scatter Radio Networking With Low Power

2016· article· en· W2440845537 sur OpenAlexfundno aff
Spyridon-Nektarios Daskalakis, Stylianos D. Asimonis, Eleftherios Kampianakis, Aggelos Bletsas

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlexander S. Onassis Public Benefit FoundationGeneral Secretariat for Research and TechnologyQueen's UniversityQueen's University BelfastEuropean Commission
Mots-clésCapacitive sensingWireless sensor networkSoftware-defined radioComputer scienceElectronic engineeringScalabilityRadio frequencyDuty cycleModulation (music)Electrical engineeringEngineeringTelecommunicationsComputer networkAcousticsPhysicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A low-cost (6 Euro per sensor), low-power (in the order of 200 μW per sensor), with high communication range (on the order of 250 m), scatter radio sensor network is presented, for soil moisture monitoring at multiple locations. The proposed network utilizes analog frequency modulation in a bistatic network architecture (i.e., the emitter and reader are not colocated), while the sensors operate simultaneously, using frequency-division multiple access. In contrast to prior art, this paper utilizes an ultralow-cost software-defined radio reader and offers custom microstrip capacitive sensing with simple calibration, as well as modulation pulses for each scatter radio sensor with 50% duty cycle; the latter is necessary for scalable network designs. The overall root mean squared error below 1% is observed, even for the range of 250 m. This is another small (but concrete) step for the adoption of scatter radio technology as a key enabling technology for scalable, large-scale, low-power, and cost environmental sensor networking.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,708

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,178 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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