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Enregistrement W2898196606 · doi:10.1145/3242102.3242123

PCR

2018· article· en· W2898196606 sur OpenAlexaff
Rodolfo W. L. Coutinho, Azzedine Boukerche, Antônio A. F. Loureiro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceNetwork packetRouting protocolNode (physics)Data transmissionWireless sensor networkUnderwaterTransmission (telecommunications)Efficient energy useReal-time computingTelecommunicationsEngineeringElectrical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oceans are a great unknown. To change this worryingly reality, underwater wireless sensor networks (UWSNs) have been proposed for the automated and real-time data collection from ocean, including the life and events beneath them. Currently, the underwater acoustic channel is the most viable technology for long-range underwater wireless communication, but its use impairs the data collection in UWSNs. It presents strong signal absorption and is severely affected by human-made and natural noise in the aquatic environment. Therefore, data collection in UWSNs is unreliable. In the recent years, opportunistic routing has been proposed to improve UWSN communication's reliability and, consequently, data delivery. However, not always the proposed opportunistic routing protocols will perform well, as the neighborhood configuration of a node might not be dense enough or at a maximum distance that would favor data communication. In this paper, we proposed the power control-based opportunistic routing protocol, named PCR, for reliable and energy-efficient data delivery in UWSNs. The proposed PCR protocol selects the most suitable transmission power level at each underwater sensor node, aimed at improving the packet delivery probability at each hop. To avoid the selection of high power transmission and the uncontrolled inclusion of neighboring nodes in the next-hop candidate set, which would drastically increase the energy consumption, the PCR protocol considers the energy waste that will occur in each neighboring underwater sensor node. Numerical results showed that PCR improves the packet delivery probability and reduces the energy waste for data delivery by adjusting the proper transmission power and selecting the suitable candidate set, leading to energy conservation when compared with related proposals presented in the literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2710,194

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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