LDAP: Lightweight Dynamic Auto-Reconfigurable Protocol in an IoT-Enabled WSN for Wide-Area Remote Monitoring
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.
Notice bibliographique
Résumé
IoT (Internet of Things)-based remote monitoring and controlling applications are increasing in dimensions and domains day by day. Sensor-based remote monitoring using a Wireless Sensor Network (WSN) becomes challenging for applications when both temporal and spatial data from widely spread sources are acquired in real time. In applications such as environmental, agricultural, and water quality monitoring, the data sources are geographically distributed, and have little or no cellular connectivity. These applications require long-distance wireless or satellite connections for IoT connectivity. Present WSNs are better suited for densely populated applications and require a large number of sensor nodes and base stations for wider coverage but at the cost of added complexity in routing and network organization. As a result, real time data acquisition using an IoT connected WSN is a challenge in terms of coverage, network lifetime, and wireless connectivity. This paper proposes a lightweight, dynamic, and auto-reconfigurable communication protocol (LDAP) for Wide-Area Remote Monitoring (WARM) applications. It has a mobile data sink for wider WSN coverage, and auto-reconfiguration capability to cope with the dynamic network topology required for device mobility. The WSN coverage and lifetime are further improved by using a Long-Range (LoRa) wireless interface. We evaluated the performance of the proposed LDAP in the field in terms of the data delivery rate, Received Signal Strength (RSS), and Signal to Noise Ratio (SNR). All experiments were conducted in a field trial for a water quality monitoring application as a case study. We have used both static and mobile data sinks with static sensor nodes in an IoT-connected environment. The experimental results show a significant reduction (up to 80%) of the number of data sinks while using the proposed LDAP. We also evaluated the energy consumption to determine the lifetime of the WSN using the LDAP algorithm.
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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) | 0,001 | 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