Snabbare energiförbrukning och ökad datatrafik har blivit framträdande i storskaliga trådlösa sensornätverk (WSN). Kompressiv avkänning (CS) kan återvinna data genom insamling av ett litet antal prover med energieffektivitet. Allmän CS-teori har flera begränsningar när den tillämpas på WSNs på grund av den höga komplexiteten i sin l 1-baserade konventionella konvexa optimeringsalgoritm och det stora lagringsutrymme som krävs av dess Gaussian random observationsmatris. Därför föreslår vi en ny lösning som gör det möjligt att använda CS för komprimerande provtagning och online återvinning av stora datamängder i faktiska WSN-scenarier. Den l 0-baserade giriga algoritmen för dataåterställning i WSNs antas och kombineras med en nydesignad mätmatris som bygger på LEACH-klusteralgoritm integrerad i ett nytt ramverk som kallas datainsamlingsramverk för komprimerande provtagning och online-återställning (DAF CSOR). Dessutom studerar vi tre olika giriga algoritmer under DAF CSOR. Resultaten av utvärderingsförsöken visar att den föreslagna gleshet-adaptiv DAF CSOR är relativt optimal i fråga om återställningsnoggrannhet. När det gäller den totala energiförbrukningen och nätlivslängden uppvisar DAF CSOR en viss fördel jämfört med konventionella metoder.
I REF introducerade vi en ny lösning med hjälp av CS och online återvinning av stora datamängder och presenterade en ny ram som kallas ramverket för datainsamling av komprimerad provtagning och online återvinning (DAF-CSOR).
Energy-Efficient Data Recovery via Greedy Algorithm for Wireless Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}