OCSID: Orthogonal Accessing Control Without Spectrum Spreading for Massive RFID Network
Notice bibliographique
Résumé
In radio-frequency identification (RFID)-based sensors networks, each sensor is integrated with a tag and sensors may co-exist in an area of interest. Before sending data packets, the sensors send their IDs for channel reservations. However, ID collisions happen frequently at the reservation stage which leads to significant time delays, especially for massive and dense networks. In this article, by employing group theory, we show that for B = 2k, where k is a positive integer, the set (-1, +1)Band the Hadamard product 0 forms a group ((-1, +1)B, 01 that can be divided into (2B/B) disjoint subsets, each of which has B binary vectors that are mutually orthogonal. Based on this finding, we propose orthogonal coset identification (OCSID) and its generalization, query tree (QT)-OCSID, that can recover ID information from collisions, and thus considerably improve the efficiency at the reservation stage, particularly when the network is large and/or dense. In an ideal case, it can recover/decode B tags for each query. The fundamental difference between the proposed OCSID schemes and code-division multiple accessbased schemes is that, OCSID achieves orthogonal design for ID information recovery by exploiting the inherent orthogonal structure of the binary vector set, instead of spreading the spectrum. Hence, it requires a narrower frequency band, lower circuit complexity, and lower synchronization precision, which are much more preferred by hardware limited devices.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».