RSSI-Based Distributed Self-Localization for Wireless Sensor Networks\n used in Precision Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Node localization algorithms that can be easily integrated into deployed\nwireless sensor networks (WSNs) and which run seamlessly with proprietary lower\nlayer communication protocols running on off-the-shelf modules can help\noperators of large farms and orchards avoid the difficulty, cost and/or time\ninvolved with manual or satellite-based node localization techniques. Even\nthough the state-of-the-art node localization algorithms can achieve low error\nrates using distributed techniques such as belief propagation (BP), they are\nnot well suited to WSNs deployed for precision agriculture applications with\nlarge number of nodes, few number of landmarks and lack real time update\ncapability. The algorithm proposed here is designed for applications such as\npest control and irrigation in large farms and orchards where greater power\nefficiency and scalability are required but location accuracy requirements are\nless demanding. Our algorithm uses received signal strength indicator (RSSI)\nvalues to estimate the distribution of distance between nodes then updates the\nlocation probability mass function (pmf) of nodes in a distributed manner. At\nevery time step, the most recently communicated path loss samples and location\nprior pmf received from neighbouring nodes is sufficient for nodes with unknown\nlocation to update their location pmf. This renders the algorithm recursive,\nhence results in lower computational complexity at each time step. We propose a\nparticular realization of the method in which only one node multicasts at each\ntime step and neighbouring nodes update their location pmf conditioned on all\ncommunicated samples over previous time steps. This is highly compatible with\nrealistic WSN deployments, e.g., ZigBee which are based upon the ad hoc\non-demand distance vector (AODV) where nodes flood route request (RREQ) and\nroute reply (RREP) packets in the network.\n
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».