Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper presents a model for predicting radio frequency (RF) propagation for Wireless Sensor Network (WSN) deployment in a dense tree environment. To create the model, data from a physical deployment are collected and an empirical path loss prediction model is derived from the actual measurements. Furthermore, the presented measurements and empirical path loss model are compared with measurements...
The need for advanced tools that provide efficient design of on-demand deployment of wireless sensor networks (WSN) is critical for meeting our nation's demand for increased intelligence, reconnaissance, and surveillance. For practical applications, WSN deployments can be time consuming and error prone since they have the utmost challenge of guaranteeing connectivity and proper area coverage upon...
A hypothesis test based methodology for comparing propagation loss as reported by Modeling and Simulation (M&S) and a real life Wireless Sensor Network (WSN) platform is proposed. The methodology is based on hypothesis testing and statistical evaluation of experimental and simulation data. A software tool for verification of the simulation results is developed in order to automate the process...
This paper presents a path loss model for predicting signal propagation of wireless sensor nodes deployed in concrete surface environments. To create the model, radio frequency (RF) measurements were collected through Wireless Sensor Network (WSN) deployment in such environment. From the actual measurements, the parameters of the log-normal shadowing model are fine-tuned to develop an accurate path...
This paper presents a model for predicting Radio Frequency (RF) propagation for Wireless Sensor Network (WSN) deployment in an artificial turf environment. To create the model, data from a physical deployment are collected and an empirical path loss prediction model is derived from the actual measurements. Furthermore, the presented measurements and empirical path loss model are compared with measurements...
This paper presents a Radio Frequency (RF) propagation model to predict path loss between wireless sensor nodes deployed in a sand terrain environment. The model is derived from RF measurements of Wireless Sensor Network (WSN) physical deployment. The model is compared with models obtained from WSN deployments in other environments, such as ones characterized by long grass and sparse tree. The comparison...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.