Optimal Receiver Placement for <i>K</i> -barrier Coverage in Passive Bistatic Radar Sensor Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The improvement of coverage quality in the construction of multiple-barrier coverage is a critical problem in a wireless sensor network. In this article, we investigate the K -barrier coverage construction problem in passive bistatic radar sensor networks. In contrast to traditional bistatic radar networks, the transmitters in a passive bistatic radar network are predeployed and noncooperative. To construct K barriers, we need to deploy receivers that couple with predeployed transmitters to build continuous barriers. In this work, we focus on the minimum number of receivers problem of constructing K -barrier coverage, where the minimum number of receivers is based on the predeployed transmitters. To handle this problem, we first investigate the optimal placement of receivers between adjacent transmitters for a sub-barrier formation and then determine the optimal placement of receivers for the one-barrier construction. For multiple-barrier coverage construction, we introduce a weighted transmitter graph (WTG) to describe the relation among different transmitters, where the weight in the graph is the minimum number of receivers needed for these two transmitters for a sub-barrier formation. Based on WTG, the minimum receivers problem changes to a problem of how to find K -disjoint paths with the minimum total weight in the graph. For large-scale networks, we also propose two efficient heuristic algorithms to solve the corresponding problem. Finally, we conduct extensive experiments to validate the correctness and the efficiency of the proposed algorithms.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle