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Enregistrement W2903151719 · doi:10.1109/tnet.2018.2879979

On Efficient Tree-Based Tag Search in Large-Scale RFID Systems

2018· article· en· W2903151719 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE/ACM Transactions on Networking · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesBeijing Institute of TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNotationComputer scienceScale (ratio)Hash functionAlgorithmDiscrete mathematicsInformation retrievalMathematicsTheoretical computer scienceProgramming languageArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tag search, which is to find a particular set of tags in a radio frequency identification (RFID) system, is a key service in such important Internet-of-Things applications as inventory management. When the system scale is large with a massive number of tags, deterministic search can be prohibitively expensive, and probabilistic search has been advocated, seeking a balance between reliability and time efficiency. Given a failure probability <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\frac {1}{\mathcal {O}(K)}$ </tex-math></inline-formula> , where <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$K$ </tex-math></inline-formula> is the number of tags, state-of-the-art solutions have achieved a time cost of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\mathcal {O}(K \log K)$ </tex-math></inline-formula> through multi-round hashing and verification. Further improvement, however, faces a critical bottleneck of repetitively verifying each individual target tag in each round. In this paper, we present an efficient tree-based tag search (TTS) that approaches <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\mathcal {O}(K)$ </tex-math></inline-formula> through batched verification. The key novelty of TTS is to smartly hash multiple tags into each internal tree node and adaptively control the node degrees. It conducts bottom–up search to verify tags group by group with the number of groups decreasing rapidly. Furthermore, we design an enhanced tag search scheme, referred to as TTS+, to overcome the negative impact of asymmetric tag set sizes on time efficiency of TTS. TTS+ first rules out partial ineligible tags with a filtering vector and feeds the shrunk tag sets into TTS. We derive the optimal hash code length and node degrees in TTS to accommodate hash collisions and the optimal filtering vector size to minimize the time cost of TTS+. The superiority of TTS and TTS+ over the state-of-the-art solution is demonstrated through both theoretical analysis and extensive simulations. Specifically, as reliability demand on scales, the time efficiency of TTS+ reaches nearly 2 times at most that of TTS.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · 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