Huvudsyftet med ett datainsamlingsprotokoll för sensornätverk är att hålla nätverkets databas uppdaterad och samtidigt spara nodernas energi så mycket som möjligt. För att uppnå detta mål utan kontinuerlig rapportering är datasuppression en nyckelstrategi. Den grundläggande idén bakom data dämpning system är att skicka data till basstationen endast när nodernas avläsningar skiljer sig från vad både noderna och basstationen förväntar sig. Datasuppressionssystem kan vara känsliga för avvikande avläsningar, eftersom dessa avvikande observationer innebär en förändring i det förväntade beteendet för data. Att överföra dessa felaktiga avläsningar är slöseri med energi. I den här artikeln presenterar vi ett temporalt undertryckande som är robust för avvikande avläsningar. Vi använder en teknik för att upptäcka avvikelser från en tidsserie. Vårt förslag klassificerar de upptäckta avvikelserna som avvikande värden eller förändringspunkter med hjälp av ett fönster efter övervakningen. Denna idé är grunden för TS-SUND (Temporal Suppression by Statistical OUtlier Notice and Detection). TS-SUND upptäcker avvikelser i sekvensen av sensoravläsningar och skickar data till basstationen endast när en ändringspunkt upptäcks. TS-SUND filtrerar därför avvikande avläsningar och även när detta filter inte fungerar skickar TS-SUND inte avvikna avläsningar till basstationen. Experiment med verkliga och simulerade data har visat att TS-SUND-schemat är robustare mot avvikande värden än andra scheman för tidssuppression (värdebaserad, PAQ och exponentiell regression). TS-SUND har dessutom fått dämpningsfrekvenser som är jämförbara eller högre än vad som anges i de nämnda systemen, förutom att felen i prognoserna hålls på godtagbara nivåer.
Temporal suppression är den mest grundläggande metoden: sensoravläsningar överförs endast från de noder där en förändring inträffade sedan den senaste överföringen REF.
Suppressing Temporal Data in Sensor Networks Using a Scheme Robust to Aberrant Readings
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}