LoRa Resource Allocation Algorithm for Higher Data Rates
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
LoRa modulation is a widely used technology known for its long-range transmission capabilities, making it ideal for applications with low data rate requirements, such as IoT-enabled sensor networks. However, its inherent low data rate poses a challenge for applications that require higher throughput, such as video surveillance and disaster monitoring, where large image files must be transmitted over long distances in areas with limited communication infrastructure. In this paper, we introduce the LoRa Resource Allocation (LRA) algorithm, designed to address these limitations by enabling parallel transmissions, thereby reducing the total transmission time (Ttx) and increasing the bit rate (BR). The LRA algorithm leverages the quasi-orthogonality of LoRa’s Spreading Factors (SFs) and employs specially designed end devices equipped with dual LoRa transceivers, each operating on a distinct SF. For experimental analysis we choose an image transmission application and investigate various parameter combinations affecting Ttx to optimize interference, BR, and image quality. Experimental results show that our proposed algorithm reduces Ttx by 42.36% and 19.98% for SF combinations of seven and eight, and eight and nine, respectively. In terms of BR, we observe improvements of 73.5% and 24.97% for these same combinations. Furthermore, BER analysis confirms that the LRA algorithm delivers high-quality images at SNR levels above −5 dB in line-of-sight communication scenarios.
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.
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 découle