课题基金 / 基金详情

NeTS NOSS: AssimNet

NeTS NOSS: AssimNet
NetS NOSS:AssimNet
批准号:
0435425
负责人:
Richard Baraniuk
金额:
$0.0万
依托单位国家:
美国
项目类别:
Continuing Grant
财政年份:
2004
资助国家:
美国
项目状态:
已结题
起止时间:
2004-09-01 至 2009-08-31
关键词:

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
摘要:在电池供电的传感器网络中,能量和通信带宽都是有限的。此外,在本地处理传感器测量值所需的能量通常比将其传输到远程节点所需的能量少几个数量级,从而产生了一个有趣的通信/计算权衡:只要可能,网络应该以增加本地处理和通信为代价来减少对全局通信的需求。减少全局通信的一种有希望的方法是以分布式方式执行信号处理以提取传感器网络中的关键信息,从而在不失去保真度的情况下显着降低全局通信要求。该项目旨在开发一种传感器网络架构,其通信层次与其计算的信息流保持一致。具体而言,该研究涉及开发(1)支持多尺度和近距离通信和计算的多覆盖传感器网络架构;(2)基于小波变换的传感器多尺度数据表示方法;(3)网络服务,实现网络节点的同步和定位。这项研究包括分析、模拟,以及在莱斯大学校园内对传感器节点进行小规模测试。
英文摘要
Abstract: In a battery-powered sensor network, energy and communication bandwidth are both limited. Moreover, processing a sensor measurement locally often requires orders of magnitude less energy than communicating it to a distant node, yielding an interesting communication/computation tradeoff: whenever possible, the network should reduce the need for global communication at the expense of increased local processing and communication. A promising approach for reducing global communication is to perform signal processing to extract key information inside the sensor network in a distributed fashion, thus dramatically reducing global communication requirements without losing fidelity.This project aims to develop a sensor network architecture whose communications hierarchy is aligned with the information flow of its computations. In particular, the research involves developing (1) a multi-overlay sensor network architecture that supports both multi-scale and proximity communication and computation; (2) new multiscale sensor data representations based on wavelet transforms; and (3) network services for sychronization and localization of network nodes. The research includes analysis, simulation, and a small-scale testbed of sensor nodes on the Rice University campus.
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会议论文
Accelerating STEM Learning Through Large-Scale Data Science
  • 批准号:
    1842378
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 资助金额:
    $520.0万
  • 财政年份:
    2019
  • 负责人:
    Richard Baraniuk
  • 依托单位:
CIF: Small: A Probabilistic Theory of Deep Learning via Spline Operators
  • 批准号:
    1911094
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 资助金额:
    $50.0万
  • 财政年份:
    2019
  • 负责人:
    Richard Baraniuk
  • 依托单位:
Convergence Accelerator Phase I (RAISE): Scalable Knowledge Network to Enable Intelligent Textbooks
  • 批准号:
    1937134
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 资助金额:
    $100.0万
  • 财政年份:
    2019
  • 负责人:
    Richard Baraniuk
  • 依托单位:
NCS-FO: Collaborative Research: Operationalizing Students' Textbooks Annotations to Improve Comprehension and Long-Term Retention
  • 批准号:
    1631556
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 资助金额:
    $40.0万
  • 财政年份:
    2016
  • 负责人:
    Richard Baraniuk
  • 依托单位:
国内基金
海外基金
乌拉尔甘草中NO合酶(NOSs)小分子抑制剂的发现
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    --
  • 资助金额:
    63万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    李亚
  • 依托单位:
乌拉尔甘草中NO合酶(NOSs)小分子抑制剂的发现
  • 批准号:
    22077058
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    李亚
  • 依托单位:
基于安全自愿报告与NOSS综合框架的空管人为因素研究
  • 批准号:
    60776805
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    18.0万元
  • 批准年份:
    2007
  • 负责人:
    吕人力
  • 依托单位: