Performability of Retransmission of Loss Packets in Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
Latest progress in wireless communication technology has enabled the development of low-cost sensor networks with major concern on quality of service (QoS) provisioning. Wireless sensor networks (WSNs) can be adopted in various application domains but each use is likely to pose peculiar technical issues. Basically, we demonstrate that congestion, packet loss and delay have strong influence on the performance of WSNs. In order to implement a realistic sensor network policy to resolve the problem of data delay and avoidance of collisions that lead to packet losses, we develop a system that guarantees QoS in WSNs using Fuzzy Logic Controller (FLC) for sensitivity analysis of the effect of adaptive forward error correction (AFEC). The AFEC approach improves the throughput by dynamically tuning FEC subject to the nature of wireless channel loss thereby optimizing throughput, sensor power utilization, while minimizing traffic retransmission, bit error rate (BER), and energy consumption. Basically, parameters such as packet delivery ratio, packet loss, delay, error rate, and throughput are appraised. The system has a spread procedure which is able to schedule the transmission of the nodes in order to have a data flow that converges from the furthest nodes toward the fusion centre. The key benefit of the scenario showed that, after extensive simulation using realistic field data, the procedure permits a practical approach to obtaining optimal solution to loss packets retransmission problem in WSNs giving a strong improvement on QoS provisioning.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».