LoRa-LBO: An Experimental Analysis of LoRa Link Budget Optimization in Custom Build IoT Test Bed for Agriculture 4.0
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
The Internet of Things (IoT) is transforming all applications into real-time monitoring systems. Due to the advancement in sensor technology and communication protocols, the implementation of the IoT is occurring rapidly. In agriculture, the IoT is encouraging implementation of real-time monitoring of crop fields from any remote location. However, there are several agricultural challenges regarding low power use and long-range transmission for effective implementation of the IoT. These challenges are overcome by integrating a long-range (LoRa) communication modem with customized, low-power hardware for transmitting agricultural field data to a cloud server. In this study, we implemented a custom-based sensor node, gateway, and handheld device for real-time transmission of agricultural data to a cloud server. Moreover, we calibrated certain LoRa field parameters, such as link budget, spreading factor, and receiver sensitivity, to extract the correlation of these parameters on a custom-built LoRa testbed in MATLAB. An energy harvesting mechanism is also presented in this article for analyzing the lifetime of the sensor node. Furthermore, this article addresses the significance and distinct kinds of localization algorithms. Based on the MATLAB simulation, we conclude that hybrid range-based localization algorithms are more reliable and scalable for deployment in the agricultural field. Finally, a real-time experiment was conducted to analyze the performance of custom sensor nodes, gateway, and handheld devices.
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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 | 0,001 |
| 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