Practical evaluation of low-complexity medium access control protocols for wireless sensor networks
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 402334
- Danışmanlar: DR. TIM CLARKE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The Unıversıty Of York
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
This thesis studies the potential of a novel approach to ensure more efficient and intelligent assignment of capacity through medium access control (MAC) in practical wireless sensor networks (WSNs), whereby Reinforcement Learning (RL) is employed as an intelligent transmission strategy. RL is applied to framed slotted-ALOHA to provide perfect scheduling. The system converges to a steady state of a unique transmission slot assigned per node in single-hop and multi-hop communication if there is sufficient number of slots available in the network, thereby achieving the optimum performance. The stability of the system against possible changes in the environment and changing channel conditions is studied. A Markov model is provided to represent the learning behaviour, which is also used to predict how the system loses its operation after convergence. Novel schemes are proposed to protect the lifetime of the system when the environment and channel conditions are insufficient to maintain the operation of the system. Taking real sensor platform architectures into consideration, the practicality of MAC protocols for WSNs must be considered based on hardware limitations/constraints. Therefore, the performance of the schemes developed is demonstrated through extensive simulations and evaluations in various test-beds. Practical evaluations show that RL-based schemes provide a high level of flexibility for hardware implementation.
Benzer Tezler
- Acil yardım çağrısı jestlerinin bilgisayarla görü ve derin öğrenme yöntemleriyle gerçek zamanlı tespiti
Real-time detection of emergency call gestures using computer vision and deep learning methods
FERHAT ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED KOTAN
- Alternatif yakıt olarak amonyak, biyodizel ve metanolün içten yanmalı denız motorları için yaşam döngüsü değerlendirmesi
Life cycle assessment of ammonia, biodiesel and methanol as alternative fuels for marine internal combustion engines
EYLÜL NESLİ İDİLER TURHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
- Mikroservis yazılımlarının sürdürülebilirlik seviyelerinin ölçülmesi
Measuring the maintainability levels of microservice software
OĞUZCAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA
- Tamamlanmamış aralık-değerli sezgisel tercih ilişkileriyle performans değerlendirmesi: Yazılım sektöründe bir uygulama
Performance assessment with interval-valued intuitionistic preference relations: An application on software development sector
IŞILAY TEZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Montaj hattı dengeleme
Assembly line balancing
MURAT UZMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. GÖNÜL YENERSOY