Enhancing Energy Efficiency via Cooperative MIMO in Wireless Sensor Networks: State of the Art and Future Research Directions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CMIMO is an effective approach to increase throughput and energy efficiency through the collaboration of individual antennas working together as a virtual multi-antenna system. Several CMIMO strategies have been propounded as major candidates for achieving green communications in wireless sensor networks. Compared to conventional MIMO, CMIMO provides significant gains in terms of flexibility. Recently, more advanced cooperation strategies have been proposed to improve the performance of CMIMO by using emerging techniques such as spatial modulation and coding. Although some breakthroughs have been made in this area, the problem of how to accurately adopt these emerging techniques to model CMIMO is far from being fully understood. This article surveys several state-of-the-art CMIMO models for different scenarios, including data aggregated, multihop-based, and clustered schemes. Moreover, it discusses the implementation of CMIMO techniques, which are expected to be candidate techniques for green communications in modern applications. In the implementation, the trade-offs between energy efficiency and spectral efficiency, quality of service, fairness, and security are discussed. Several simulation results are given to show how emerging techniques in CMIMO design can lead to energy efficiency enhancement. Finally, some challenges and open issues that present future research directions are discussed.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle