Towards Design of Lightweight Spatio-Temporal Context Algorithms for Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
Context represents any knowledge obtained from Wireless Sensor Networks (WSNs) about the object being monitored (such as time and location of the sensed events). Time and location are important constituents of context as the information about the events sensed in WSNs is comprehensive when it includes spatio-temporal knowledge. In this thesis, we first concentrate on the development of a suite of lightweight algorithms on temporal event ordering and time synchronization as well as localization for WSNs. Then, we propose an energy-efficient clustering routing protocol for WSNs that is used for message delivery in the former algorithm. The two problems - temporal event ordering and synchronization - are dealt with together as both are concerned with preserving temporal relationships of events in WSNs. The messages needed for synchronization are piggybacked onto the messages exchanged in underlying algorithms. The synchronization algorithm is tailored to the clustered topology in order to reduce the overhead of keeping WSNs synchronized. The proposed localization algorithm has an objective of lowering the overhead of DV-hop based algorithms by reducing the number of floods in the initial position estimation phase. It also randomizes iterative refinement phase to overcome the synchronicity of DV-hop based algorithms. The position estimates with higher confidences are emphasized to reduce the impact of erroneous estimates on the neighbouring nodes. The proposed clustering routing protocol is used for message delivery in the proposed temporal algorithm. Nearest neighbour nodes are employed for inter-cluster communication. The algorithm provides Quality of Service by forwarding high priority messages via the paths with the least cost. The algorithm is also extended for multiple Sink scenario. The suite of algorithms proposed in this thesis provides the necessary tool for providing spatio-temporal context for context-aware WSNs. The algorithms are lightweight as they aim at satisfying WSN's requirements primarily in terms of energy-efficiency, low latency and fault tolerance. This makes them suitable for emergency response applications and ubiquitous computing.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».