Distributed processing techniques for beamforming in wireless sensor networks
Notice bibliographique
Résumé
A main task in distributed beamforming (DBF) techniques for wireless sensor networks (WSNs) is to maximize the received signal power at the access point (AP) while inflicting small interfering effect on unintended receivers. When the DBF nodes are unaware of the directions of unintended receivers, interference at the latter receivers may be substantially reduced by forming a beampattern with a narrow mainlobe that is pointed towards the AP. However, such an approach requires the DBF nodes to be sporadically scattered over a large area and, hence, increases the probability of the loss of their inter-connection. Assuming that nodes are uniformly distributed in the network, we show how the DBF nodes can be intelligently selected to ameliorate the network disconnectivity problem. In turn, when the directions of unintended receivers are known, one may aim to apply the so-called null-steering beamforming approach to effectively nullify the received power at those directions. However, it can be shown that implementing a null-steering beamformer in WSNs requires each node to be aware of the locations of all other nodes in the network; a requirement that opposes the distributed nature of WSNs. For such a scenario, we approximate the null-steering beamformer with another beamformer that is amenable to a distributed implementation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».