Vid övervakning av rumsliga fenomen med trådlösa sensornätverk är det en grundläggande uppgift att välja de bästa sensorplaceringarna. Sensorerna bör inte bara vara informativa, utan också kunna kommunicera effektivt. I den här artikeln presenterar vi ett datadrivet tillvägagångssätt som tar upp de tre centrala aspekterna av detta problem: att mäta den prediktiva kvaliteten på en uppsättning sensorplatser (oavsett om sensorer någonsin placerades på dessa platser), att förutsäga kommunikationskostnaderna i samband med dessa placeringar, och att utforma en algoritm med bevisbara kvalitetsgarantier som optimerar NP-hård kompromiss. Specifikt använder vi data från en pilotutplacering för att bygga icke-parametriska probabilistiska modeller som kallas Gaussian Processes (GPs) både för de rumsliga fenomenen av intresse och för den rumsliga variabiliteten av länkkvaliteter, vilket gör att vi kan uppskatta prediktiv effekt och kommunikationskostnad för okänsliga platser. Förvånansvärt nog spelar osäkerheten i representationen av länkkvaliteter en viktig roll när det gäller att uppskatta kommunikationskostnaderna. Med hjälp av dessa modeller presenterar vi en ny, polynomisk-tid, datadriven algoritm, PSPIEL, som väljer Sensorplaceringar på Infokravive och kommunikation-Efficient Platser. Vårt tillvägagångssätt utnyttjar två viktiga egenskaper hos detta problem: submodularitet, formalisera intuitionen att lägga till en nod till en liten distribution kan hjälpa mer än att lägga till en nod till en stor distribution; och lokalitet, under vilken noder som är långt ifrån varandra ger nästan oberoende information. Genom att utnyttja dessa egenskaper visar vi oss vara starka approximationsgarantier för vår PSPIEL-strategi. Dessutom visar vi hur våra placeringar kan göras robusta mot förändringar i miljön och hur PSPIEL kan användas för att planera informativa vägar för informationsinsamling med hjälp av mobila robotar. Vi tillhandahåller också en omfattande experimentell validering av detta praktiska tillvägagångssätt på flera verkliga placeringsproblem, och byggde en komplett systemimplementering på 46 Tmote Sky motes, vilket visar på betydande fördelar jämfört med befintliga metoder.
Krause m.fl. REF utvecklar en algoritm som kallas pSPIEL som kan mäta den prediktiva kvaliteten på sensorplatser och sedan välja sensorplaceringar på informativa och kommunikationseffektiva platser.
Robust sensor placements at informative and communication-efficient locations
{'venue': 'TOSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}