Abstract-Vi anser sensornätverk som mäter spatio-temporala korrelerade processer. En viktig uppgift i sådana miljöer är återuppbyggnaden vid en viss nod, kallad diskbänken, av data på alla ställen på fältet. Vi överväger scenarier där data är tidskritiska, så fördröjning resulterar i distorsion, eller suboptimal uppskattning och kontroll. För rekonstruktionen är de enda data som finns tillgängliga för diskbänken de värden som uppmätts vid knutpunkterna i sensornätverket, och kunskap om korrelationsstrukturen: detta resulterar i rumslig förvrängning av rekonstruktionen. För effekteffektivitetens skull måste sensornoder också överföra sina data genom att vidarebefordra dem genom de andra nätverksnoderna: detta resulterar i fördröjning och därmed tidsmässig förvrängning av återuppbyggnaden om det gäller tidskritiska data. Vi studerar datainsamling för fallet Gaussian processer i en-och tvådimensionella rutnät scenarier, där vi kan skriva uttryckliga uttryck för den rumsliga och tid distorsion, och kombinera dem till en enda total distorsion åtgärd. Vi bevisar att det för olika standardkorrelationsstrukturer finns en optimal ändlig densitet hos sensornätverket där den totala distorsion minimeras. När både effekteffektivitet och fördröjning beaktas vid insamling av data är det därför onödigt med tanke på återuppbyggnadens noggrannhet att öka antalet sensorer över ett visst tröskelvärde som beror på korrelationsstrukturegenskaperna.
Använda nodtäthet som den avgörande faktorn, noggrannhet uppskattning och energieffektivitet i hämtning av sensordata vid diskbänken analyseras i Reference Ref.
On the optimal density for real-time data gathering of spatio-temporal processes in sensor networks
{'venue': "IPSN '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}