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[UIC2013.git] / bare_conf.tex
index a38a89405e8e7ea8b3a53cd8bc6f4c7b6256396a..bbe85c3dda1e62384102eaca4aff456ca64012d7 100644 (file)
@@ -67,7 +67,7 @@ subregions using  a divide-and-conquer method and  then the scheduling
 of sensor node  activity is planned for each  subregion.  The proposed
 scheduling  considers rounds  during which  a small  number  of nodes,
 remaining active  for sensing, is  selected to ensure  coverage.  Each
 of sensor node  activity is planned for each  subregion.  The proposed
 scheduling  considers rounds  during which  a small  number  of nodes,
 remaining active  for sensing, is  selected to ensure  coverage.  Each
-round consists  of four phases:  (i)~Information Exchange, (ii)~Leader
+round consists  in four phases:  (i)~Information Exchange, (ii)~Leader
 Election, (iii)~Decision,  and (iv)~Sensing.  The  decision process is
 carried  out  by a  leader  node,  which  solves an  integer  program.
 Simulation  results show that  the proposed  approach can  prolong the
 Election, (iii)~Decision,  and (iv)~Sensing.  The  decision process is
 carried  out  by a  leader  node,  which  solves an  integer  program.
 Simulation  results show that  the proposed  approach can  prolong the
@@ -120,7 +120,7 @@ the network  lifetime, while  achieving acceptable quality  of service
 for  applications. Indeed,  sensors  nodes have  limited resources  in
 terms of memory, energy and computational power.
 
 for  applications. Indeed,  sensors  nodes have  limited resources  in
 terms of memory, energy and computational power.
 
-Since sensor nodes have limited battery life and without being able to
+Since sensor nodes have limited battery life and since it is impossible to
 replace batteries,  especially in remote and  hostile environments, it
 is desirable that  a WSN should be deployed  with high density because
 spatial redundancy can  then be exploited to increase  the lifetime of
 replace batteries,  especially in remote and  hostile environments, it
 is desirable that  a WSN should be deployed  with high density because
 spatial redundancy can  then be exploited to increase  the lifetime of
@@ -179,7 +179,7 @@ from  both temporal and  spatial correlations  between data  sensed by
 different sensors.
 
 The  works  presented  in  \cite{Bang,  Zhixin, Zhang}  focus  on  the
 different sensors.
 
 The  works  presented  in  \cite{Bang,  Zhixin, Zhang}  focus  on  the
-definition  of  a  coverage-aware,  distributed  energy-efficient  and
+definition  of  coverage-aware,  distributed  energy-efficient  and
 distributed clustering  methods respectively.  They aim  to extend the
 network  lifetime  while ensuring  the  coverage.   S.   Misra et  al.
 \cite{Misra05} proposed a localized algorithm which conserves energy and
 distributed clustering  methods respectively.  They aim  to extend the
 network  lifetime  while ensuring  the  coverage.   S.   Misra et  al.
 \cite{Misra05} proposed a localized algorithm which conserves energy and
@@ -197,8 +197,7 @@ to build a scheduling strategy.\\
 %\begin{itemize}
 %\item 
 {\indent \bf  How must the  phases for information  exchange, decision
 %\begin{itemize}
 %\item 
 {\indent \bf  How must the  phases for information  exchange, decision
-  and sensing be  planned over time?}  Our algorithm  divides the time
-line into rounds.  Each round contains 4 phases: Information Exchange,
+  and sensing be  planned over time?}  Our algorithm  divides the timeline into rounds.  Each round contains 4 phases: Information Exchange,
 Leader Election, Decision, and Sensing.
 
 %\item 
 Leader Election, Decision, and Sensing.
 
 %\item 
@@ -688,7 +687,7 @@ nodes.   Overall,  to  be  able to  deal  with  very  large  networks,  a
 distributed method is clearly required.
 
 \begin{table}[ht]
 distributed method is clearly required.
 
 \begin{table}[ht]
-\caption{EXEC. TIME(S) VS. NUMBER OF SENSORS}
+\caption{EXECUTION TIME(S) VS. NUMBER OF SENSORS}
 % title of Table
 \centering
 
 % title of Table
 \centering
 
@@ -777,8 +776,8 @@ propose  allows   to  reduce  the   difficulty  of  a   single  global
 optimization problem by partitioning  it in many smaller problems, one
 per subregion,  that can  be solved more  easily.  In future  work, we
 plan to  study a  coverage protocol which  computes all  active sensor
 optimization problem by partitioning  it in many smaller problems, one
 per subregion,  that can  be solved more  easily.  In future  work, we
 plan to  study a  coverage protocol which  computes all  active sensor
-schedules  in one  time,  using optimization  methods  such as  swarms
-optimization or evolutionary algorithms.
+schedules in only one step for many rounds,  using optimization  methods
+such as  swarms optimization or evolutionary algorithms.
 % use section* for acknowledgement
 %\section*{Acknowledgment}
 
 % use section* for acknowledgement
 %\section*{Acknowledgment}