Simulation of the Bluetooth Inquiry Process for Application in Transportation Engineering
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, Bluetooth technology has been adapted for use as a sensor for measuring vehicle travel times along a segment of roadway. However, using the Bluetooth technology in advanced traffic management systems has been limited in part, because there is a lack of tools, such as simulation, to predict the behavior of the system before it is developed and deployed. A number of studies have been published describing the Bluetooth technology, inquiry, and pairing process. Most of these studies have focused on the simulation of the first successful inquiry and reduction of the pairing time. However, in many traffic sensing applications, Bluetooth detectors are designed to stay in the inquiry stage and will continuously perform inquiry scans. These detectors will not proceed to the paring stage and multiple inquiry scans may occur on each device during the time these devices remain in the detection zone of the detector. In this paper, we propose a simulation framework that considers multiple inquiry scans and the effect of distance from the detector on the inquiry process. The simulation model was calibrated and validated using the field data collected from two custom-built Bluetooth detectors. The simulation framework has been made into a simulation software tool entitled blue synthesizer, which can be combined with commercially available trafficion microsimulation models to evaluate the use of Bluetooth technology within advanced traffic management systems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».