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Enregistrement W2564538528 · doi:10.1109/nbis.2016.74

EEORS: Energy Efficient Optimal Relay Selection Protocol for Underwater WSNs

2016· article· en· W2564538528 sur OpenAlexaff
Anwar Khan, Mudassir Ejaz, Nadeem Javaid, Muhammad Qaisar Azeemi, Umar Qasim, Zahoor Ali Khan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayRelay channelNetwork packetComputer networkLink Access Procedure for Frame RelayWireless sensor networkSink (geography)Computer scienceNode (physics)Efficient energy useTransmission (telecommunications)WirelessEngineeringTelecommunicationsElectrical engineeringPower (physics)GeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an energy efficient optimal relay selection protocol is proposed for underwater wireless sensor networks (UWSNs). Sensor nodes are randomly deployed in a three dimensional underwater network and is partitioned into three zones based on depth. The mid zone contains the relay nodes. Nodes in the relay zone are assigned values on the bases of location and depth. Nodes residing in the center of the relay zone are assigned highest location values. These values decrease as the nodes become farther from the center. Values are also assigned to the relay nodes based on depth. The optimal relay is the one having the highest (maximum) location and depth values. If the optimal relay is within the transmission range of the source nodes in the bottom zone, they send the data packets to the optimal relay that further forwards them to the sink. Direct transmission from source to sink at the expense of more energy is accomplished when the optimal relay lies outside the transmission range of the source nodes. Nodes in the top zone send data directly to sink. Relay nodes in the mid zone send the data to sink either directly or through the optimal relay node. When the most optimal relay node dies, the second optimal node becomes the most optimal relay node. Simulation results show that the proposed scheme outperforms the counterpart scheme in terms of energy efficiency due to the selection of the optimal relay.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,270

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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