Fair and Low Complexity Node Selection in Energy Harvesting Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
The use of energy harvesting in wireless sensor networks is an emerging wireless communication technology with a wide range of applications. Maximizing the number of samples collected by the sensor nodes and transmitted to the sink is a key element in order to minimize uncertainties for those applications. This work considers energy harvesting sensor nodes that are transmitting to a nonenergy harvesting sink. Using a zero-forcing (ZF) receiver, the sink selects the largest possible set of transmitting sensor nodes to maximize the received quantity of information while the selected transmissions should satisfy a given quality of service defined by signal-to-noise ratio and certain fairness constraint. The maximization problem is formulated as an integer nonlinear program and it is proved to be NP-hard. Thus, two low complexity and efficient heuristic algorithms are proposed to solve this problem. Two other variants are also proposed in order to improve the system fairness. We demonstrate via simulations in a node selection context that the proposed algorithms which consider the energy state of the system better exploit the full system resources compared to state-of-the-art algorithms which only consider channel conditions. Interestingly, simulation results show that the performance of the proposed algorithms varies as a function of the energy availability. Hence, they are adapted to the energy harvesting context.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».