In this paper we present a model of single-hop type wireless sensor networks with random access and one-way transmission. We replace deterministic network parameters by random variables. This applies to parameters such as: the total number of nodes, the number of groups, the nodes percentage in each group, the average time between transmissions of each node in subsequent groups. We obtain formulas for the collision probability for different cases. The purpose of this approach is to match better the network model with random access to exact applications.
PL
W pracy przedstawiono model bezprzewodowej sieci czujników z losowym dostępem typu single-hop z jednokierunkową transmisją. Zastąpiono deterministyczne parametry sieci zmiennymi losowymi. Dotyczy to takich parametrów jak: całkowita liczba węzłów, liczba grup węzłów, udział procentowy węzłów w poszczególnych grupach, średnie czasy pomiędzy transmisjami węzłów w grupach. Otrzymano wzory na prawdopodobieństwo kolizji dla różnych przypadków. Celem jest lepsze dopasowanie modelu sieci z losowym dostępem do konkretnych aplikacji.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The goal of this work is to define and to test the assumptions for the accomplishment of a wireless sensor network (WSN ) as a collective network (many-to-one) with random transmitting time of of sensor-senders to WSN (Wireless Sensor Network) receiving base. Innovativeness of this work lies in the concept of WSN network with random time of one-way transmission using one single radio frequency. Using PASTA system (Poisson Arrivals See Time Averages) for modeling WSN network, probability of transmission collision occurrence has been determined.
PL
Celem pracy jest zdefiniowanie i zbadanie założeń realizacji bezprzewodowej sieci czujników w systemie simpleksowej transmisji na jednej częstotliwości radiowej, jako sieci zbiorczej z losowym czasem nadawania czujników-nadajników do stacji odbiorczej (Wireless Sensor Network - WSN). Wykorzystując strumień zgłoszeń Poissona do modelowania sieci zbiorczej WSN, wyznaczamy prawdopodobieństwo występowania kolizji w transmisji.
Given a real valued random variable Θ we consider Borel measures μ on Β (R), which satisfy the inequality μ(B) ≥ Eμ (B-Θ) (B ∈ Β (R)) or the integral inequality [formula].We apply the Choquet theorem to obtain an integral representation of measures μ satisfying this inequality. We give integral representations of these measures in the particular cases of the random variable Θ.
Strong convexity is considered for real functions defined on a real interval. Probabilistic characterization is given and its geometrical sense is explained. Using this characterization some inequalities of Jensen-type are obtained.
The widespread availability of inexpensive equipment for creating the wireless sensor networks (WSN) [1, 2], has enabled their manifold and innovative applications in numerous fields. PASTA system (Poisson Arrivals See Time Averages ) [3, 4] for modeling "many-to-one" type WSN network has been used in the paper. In the proposed solution, single sensor-sender units remain inactive all the time except for the moments when they transmit information about the measured value randomly at Poisson epochs [5] to a central base station. Probability of collision occurrence has been determined for the fixed operating conditions of the network. The concept of a collective radio-operated measuring network with one-way transmission system (simplex) based on random access of particular sensor-sender units, constitute the most innovative aspect of the paper. The proposed solution enables the sensors with a simple hardware part to be used and allows a very short transmission protocol and the complete independence of each particular sensor-sender. Consequently, it results in saving the energy from the power source of sensors-senders.
PL
Powszechna dostępność niedrogiego sprzętu do budowy bezprzewodowych sieci czujników (Wireless Sensor Network WSN) umożliwia ich wielorakie i nowatorskie wykorzystania w wielu dziedzinach. W pracy wykorzystujemy system PASTA (Poisson Arrivals See Time Averages) [3, 4] do modelowania sieci zbiorczej WSN [3, 4]. W proponowanym rozwiązaniu pojedyncze czujniki-nadajniki pozostają nieaktywne przez cały czas, poza momentami, kiedy wysyłają informację o wielkości mierzonej w momentach losowych poissonowskich [5] do stacji bazowej. Wyznaczono prawdopodobieństwo występowania kolizji w transmisji dla ustalonych warunków pracy sieci. Innowacją tej pracy jest koncepcja zbiorczej radiowej sieci pomiarowej z transmisją jednokierunkową (Simplex) w oparciu o losowy sposób dostępu poszczególnych czujników-nadajników. Proponowane rozwiązanie jest niezwykle proste sprzętowo. Pozwala zastosować bardzo krótki protokół transmisyjny i daje pełną niezależność czujników-nadajników (brak synchronizacji i kanału powrotnego). W konsekwencji skutkuje to dużą oszczędnością energii ze źródeł zasilających czujniki-nadajniki, łatwością realizacji i rekonfiguracji sieci.
In this document we present a solution to a temperature measurement aspect in certain constant measuring points with a mobile reading terminal and the global transmission of critical values. For the purpose of our presentation we use a mobile phone equipped with Bluetooth. This phone serves as a mobile terminal used for current control of temperature measurement output and is the retransmission station for sending measurement results worldwide using the global telecommunications network, to other mobile phones by the means of an SMS containing basic, established information about the outreaching certain, given value of boundary.
PL
W pracy przedstawiono rozwiązanie zagadnienia pomiaru temperatury w stałych punktach pomiarowych z mobilnym terminalem odczytu i transmisją globalną wartości krytycznych. Terminalem tym jest telefon komórkowy wyposażony w Bluetooth. Telefon ten pełni funkcję mobilnego terminala, służącego do bieżącej kontroli wyników pomiarów temperatury oraz stanowi stację retransmisyjną do przesyłania wyników pomiarów wykorzystując globalną sieć telekomunikacyjną, do innych telefonów komórkowych na świecie w postaci SMS zawierającego informacje o przekroczeniu wartości granicznej.
7
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
We obtain the characteristic functions of distributions in Lc,α, i.e.α-timesc-decomposable distributions in the class of infinitely divisible distributions,where 0< α ≤∞, 0< c <1. The characteristic functions of α-times selfdecomposable laws (i.e. α-times c-decomposable for each c ∈ (0,1)) are well known (see [3], [5], [9], [13]).
8
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
We define multiple decomposable probability measures on R(see [18]) as a generalization of Loeve's ([6], [7]) c-decomposable laws (c G R). We consider multiply decomposability sets as a generalization of Urbanik's decomposability semigroups D(P) ([21]). We characterize Bunge's nested classes of C-decomposable laws ([1)) using the properties of multiply decomposability sets. We give representations of characteristic functions of laws, whose multiply decomposability sets contain certain sets.
9
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Loève in [5] introduced the classes LC associated with number c, c ϵ R, as the classes of probability measures satisfying the condition (1). Many authors investigated those classes ([2], [5]-[9], [20], [21]). In this paper we consider certain subclasses Lc1,…,ck, Lc1(k) of the classes Lc. We prove that they coincide with the classes of distributions of series of some random variables and with the classes of limit distributions of some normed sums. We give a characterization of certain classes Dc1,…,ck associated with Lc1,…,ck. Urbanik in [18] introduced the concept of the decomposability semigroup associated with probability measure P, as the set of all numbers c, such that P ϵ LC ([11]-[14]). The class L of self-decomposable distributions coincides with the class of probability measures P such that D(P) ⸧ [0, 1]. The class Lm, m ≥ 1, of multiply selfdecomposable distributions may be described as the class of probability measures P such that P ϵ Lc1,…,cm, for every c1,…, cm ϵ [0, 1], or in terms of multiply decomposability semigroups it is equivalent to the inclusion Dm (P) ⸧ [0, 1]m, where Dm (P) is the multiply decomposability semigroup defined by the formula Dm (P) = {(c1,…, cm); P ϵ Lc1,…,cm} ([3], [4], [10], [15]-[17], [19]).
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.