A Novel Distributed Ledger Technology Structure for Wireless Sensor Networks Based on IOTA Tangle
Notice bibliographique
Résumé
Wireless Sensor Networks (WSNs) consist of many wireless sensor nodes for collecting and sensing information. Distributed Ledger Technologies (DLTs) such as Blockchain allow organizations to store and share data in a decentralized, immutable, and secure way through a network of distributed peer-to-peer users or computers. The application of DLT to the Internet of Things (IoT) can improve the efficiency of information transmission and network security. IOTA Tangle is a DLT developed for IoT to process transactions. WSN is a core technology for IoT, and the two have a lot in common in terms of applications. Many solutions for IoT applications can be implemented with WSNs. However, the sensor nodes in WSNs have limited processing speed, storage capacity, communication bandwidth, and energy consumption capabilities. Therefore, a lightweight solution needs to be designed according to the characteristics of WSNs, rather than directly applying Tangle. The similarities between IoT and WSNs determine that the Tangle can be an essential reference for designing new solutions. In this paper, we propose a new DLT structure based on Tangle named Fishing Net Topology (FNT). The aim is to meet the lightweight requirements of sensor nodes in WSNs. We compared FNT with Tangle in terms of the packet network structure and algorithm and also experimentally analyzed the waste rate in the FNT network. It is concluded that FNT can be used at a reasonable Rate based on the requirement of the WSN applications, and it can significantly reduce the computation while enhancing the security of WSNs. Due to its structural stability and algorithmic simplicity, FNT outperforms Tangle in WSNs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».