Empirical Analysis of Path Loss and Distance Estimation in Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
The position of the sensor node stands as a pivotal challenge in WSN applications.The efficacy of wireless communication systems is markedly limited by the attributes of the wireless channel, thereby amplifying the necessity for predicting channel path loss.Consequently, we undertook an empirical assessment of signal strength and path loss in relation to over which the link between Tx and Rx remains uninterrupted while maintaining acceptable path loss.Through the execution of an experiment in outdoor settings to evaluate the distance between nodes.The assessment utilized the LNSM algorithm, which relied on the RSSI values collected by the (transmitting) node's receiving unit.Additionally, factors of the propagation channel, including standard deviation and path loss exponent values, were scrutinized.RSSI values for outdoor environment were recorded and examined for distances spanning from 1 to 90 m.The analysis disclosed an MAE error of 2.03 m and 1.80 m for ranges of 0-65 m and 0-100 m, respectively, alongside an RMSE error of 10 m and 8.71 m for the same distances associated with Zigbee.In contrast, Wi-Fi technology exhibited lower error rates across all distance measurements compared to Zigbee, underscoring its efficacy and dependability even over extended ranges.The MAE error stood at 0.33 m and 0.94 m for distances of (0-65 m) and (0-100 m), respectively, while the RMSE error was measured at 1.34 m and 5.31 m for the same distances.These findings indicate that LNSM is optimal for short distances when using Zigbee, whereas it can be used for longer distances when using Wi-Fi.
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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».