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Enregistrement W3048325629 · doi:10.1049/iet-wss.2020.0035

Comparative evaluation of six wireless sensor devices in a high ionizing radiation environment

2020· article· en· W3048325629 sur OpenAlexafffund
Qiang Huang, Jin Jiang, Yongqiang Deng

Notice bibliographique

RevueIET Wireless Sensor Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWirelessComputer scienceWireless sensor networkDegradation (telecommunications)Channel (broadcasting)Wireless networkIonizing radiationEmbedded systemReal-time computingComputer networkTelecommunicationsIrradiationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the results of experimental studies of six different wireless sensor nodes and networks under a radiation environment with a dose rate of 20 K Rad (Si)/h. The wireless nodes evaluated are ZigBee, WirelessHART, ISA 100.11a, LoRa, and 433/915 MHz point‐to‐point devices made from commercial off‐the‐shelf (COTS) components. The experiments were carried out using a 60 Co gamma source, while the devices are at on‐power operating states, and their operating statuses have been continuously monitored to determine the first instance of failure and the rate of gradual degradation in terms of communication channel performance and quality of the wireless signals. Observations indicate that the different devices and networks exhibit varying levels of radiation tolerance. For example, some can only survive for less than one hour, but others are operating satisfactorily for several hours. Furthermore, before a device suffers a fatal hardware failure, the performance degradation progresses slowly. It is believed that this is the first time that such results are reported in the open literature. Their significance is that the results can provide some practical guidance to select the most suitable wireless devices for the design and construction of remote monitoring systems for high‐level radiation environments.

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 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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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