Behavior of clock‐sampling mutual network synchronization in wireless sensor networks: convergence and security
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clock synchronization is an important component of wireless sensor networks (WSNs) both for co‐ordination of node communications and for time stamping sensor data. The previously presented clock sampling mutual network synchronization (CS‐MNS) algorithm is simple, has low communication and processing overhead, and allows fully decentralized operation. We present some simulation results that indicate the potential of CS‐MNS to achieve high clock synchronization accuracy in mobile multi‐hop wireless networks. Past work has shown clock convergence under specific conditions in single‐hop networks. We show analytically that in the absence of offset errors, the network clocks converge. In the presence of offset errors, we present conditions on the degree of clock asynchrony under which the network clock rates show convergent behavior. The analysis is applicable as long as the network topology is connected and, thus, is of interest in both single‐hop and multi‐hop environments. As a side result, we also show how a network designer can use these conditions to add a bias term to the CS‐MNS algorithm and, thus, improve the start‐up dynamics of the algorithm. Furthermore, we discuss the algorithm from a security standpoint. Finally, we propose a method for adding external reference synchronization that is compatible with our security discussion. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».