True Rays Model Integration in OMNeT++ for IIoT Network Planning in Underground Mines
Notice bibliographique
Résumé
This work develops a new module in the OMNeT++ simulator incorporating and validating the True Rays propagation model for underground environments. The integration enables the planning and evaluation of Industrial Internet of Things deployments of wireless sensor networks (WSNs) in mining scenarios. The tool can read the mine blueprints and deploy nodes at specified locations. It also defined the environment and network communication parameters for network coverage and performance analysis, allowing an understanding of how the WSN behaves in the underground mine before its deployment. The simulation predicts variables such as received power and path losses, optimizing sensing coverage and connectivity while reducing the need for site surveys. A large number of simulations using blueprints from real mines show that the signal propagation measurements are consistent with the theoretical models proposed in the state of the art. Experimental results were compared with a simulation WSN using LoRa, the maximum range obtained in simulation was 47 m, the measurements under real conditions in the underground only achieved 25 m of reach, but were limited at a threshold of -100 dBm to ensure connectivity and reliability of transmission among the nodes. As a result, the simulations and measurements performed better at the 433 MHz frequency, and the main contribution is a simulation tool simplifying planning IIoT networks in mining tunnels.
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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 ».