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Enregistrement W3003527139 · doi:10.1109/ecce.2019.8912695

A Novel Solar Harvesting Wireless Sensor Node with Energy Management System: Design & Implementation

2019· article· en· W3003527139 sur OpenAlexaff
Jordan Henry, Dhimiter Qendri, Ronald Lang, Mohamed Z. Youssef

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDefault gatewayWireless sensor networkComputer scienceEnergy harvestingTransceiverModular designWirelessSensor nodePower managementEfficient energy useNetwork packetElectrical engineeringEmbedded systemKey distribution in wireless sensor networksComputer networkWireless networkTelecommunicationsPower (physics)EngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the design and development of a wireless sensor node (mote) capable of harvesting energy from shady light levels while operating from a 1.9V supply. The mote features a modular architecture with a highly compact hardware design. To minimize electromagnetic interference (EMI); the current version of the mote uses a 915 MHz low power medium range transceiver, which differentiates it from most current short range motes on the market that operate in the crowded 2.4 GHz spectrum. Innovative energy management system is developed, using a new embedded Linux gateway to aggregate the data from each of the deployed nodes, to manage the energy efficiency of the received packets. The main application of the wireless motes is envisioned to be in agricultural applications with an emphasis on greenhouse monitoring. The applications can be tuned in different areas of applications. The paper presents the design considerations, simulation, and hardware results of the system. Experimental results provide the proof of concept and conform to the design guidelines. Efficiency conversion levels were around 95%, which exceeds the market alternatives by 4%. Market price is expected to be $20, which cuts the cost of this product by more than 50% in the market.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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