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Enregistrement W2587916559 · doi:10.1109/sasg.2016.7849667

Wireless home area networks in smart grids: Modelling and delay analysis

2016· article· en· W2587916559 sur OpenAlexaff
Abdulfattah Noorwali, Raveendra K. Rao, Abdallah Shami

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTime division multiple accessCode division multiple accessComputer scienceComputer networkWirelessSmart gridElectronic engineeringChannel access methodFrequency-division multiple accessWireless networkChannel (broadcasting)Interference (communication)Access networkTransmission (telecommunications)Electrical engineeringTelecommunicationsEngineeringOrthogonal frequency-division multiplexing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several interconnected layers of network form the smart grid. The Home Area Network (HAN) is the lowest layer of this grid, where reports about the various parameters associated with electrical devices are generated. For example, parameters could include information about the operation, power consumption, energy losses, power factor, etc. associated with the electrical devices. The reports generated are often classified as either periodic or critical. The critical reports are required to be communicated to a control station with minimal delay so that corrective measures could be taken quickly at the site of the electrical device. This paper presents the modelling and delay of wireless HANs. The communication between electrical devices and their associated access point can be achieved using several architectures, such as Frequency Division Multiple Access (FDMA), Time Division Multiple Access (TDMA), and Code Division Multiple Access (CDMA). For each of these multiple access techniques upper and lower bounds on delay are derived. These bounds are a function of Signal-to-Noise Ratio (SNR), channel interference range, and the number of electrical devices and channels. It is noted that transmission of critical reports from electrical devices to their access point under the CDMA scheme achieves the least delay among the three multiple access techniques considered in the paper.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,217

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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