Energy-Efficient Aerial Data Aggregation for IoT: From Prototyping to Large-Scale Implementation
Notice bibliographique
Résumé
The integration of unmanned aerial vehicles (UAVs) within the Internet of Things (IoT) framework has emerged as a compelling solution to address the energy constraints that impede the full realization of IoT potential. As IoT applications continue to proliferate across industries, the dependence on battery-powered devices poses challenges in terms of longevity, maintenance, and sustainability. UAVs have been widely promoted as efficient enablers for aerial data aggregation in IoT networks due to their high capability of approaching hard-to-reach areas. Recently, UAVs have been integrated with the wake-up radio (WuR) technology to further extend the lifetime of IoT networks. In this article, we explore the theoretical foundations, technical intricacies, and practical implications of the integration of UAVs and WuR technology, showcasing its capability to extend network coverage, prolong operational lifespans, and enhance data reliability. More specifically, this work proposes a comprehensive design and implementation of a UAV-enabled WuR and data collection (U-WuRIoT) system, with a focus on achieving extended wake-up range and low power consumption. Based on the obtained measurements, we compare the U-WuRIoT system against the traditional duty-cycling (DCY) scheme. The results highlight the efficiency of U-WuRIoT in overcoming the trade-off between energy consumption and data-collection reliability. Furthermore, we go beyond prototyping to test U-WuRIoT in large-scale deployments by developing a comprehensive analytical framework using stochastic geometry. Drawing insights from both analytical constructs and experimental validation, this work envisions a future where UAV-WuR synergy unleashes the full potential of IoT applications while surmounting the challenges of energy constraints.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».