Abstract-Human-carried eller fordon-monterade sensorer kan utnyttjas för att samla in data allmänt för att bygga olika sensorkartor. De flesta av de befintliga mobilanalystillämpningarna tar hänsyn till användare som rapporterar och får tillgång till avkänningsdata via Internet. Detta tillvägagångssätt kan dock inte tillämpas i scenarierna med dålig nättäckning eller dyr nättillgång. Befintliga system för överföring av data till mobila opportunistiska nätverk är inte tillräckliga för att kunna bedöma tillämpningar, eftersom man inte har undersökt den rumsliga och tidsmässiga korrelationen mellan sensoriska data. För att bygga avkänningskartor som tillfredsställer specifik avkänningskvalitet med låg fördröjning och energiförbrukning designar vi COUPON, en ny samarbetsanalys- och dataspeditionsram. Vi märker först att samarbetsanalyssystem kan eliminera provtagning redundans och därmed spara energi. Sedan utformar vi två samarbetsprogram för vidarebefordring genom att utnyttja datafusion: Epidemic Routing with Fusion (ERF) och Binary Spray-and-Way with Fusion (BSWF). Olika från tidigare arbete förutsatt att alla paket sprids självständigt, anser vi att paket är rumsliga-temporala korrelerade i vidarebefordringsprocessen, och härleda spridningslagen för korrelerade paket. Både den teoretiska analysen och simuleringsresultaten visar att våra kooperativa speditionssystem kan uppnå bättre avvägning mellan leveransfördröjning och overhead för överföring. Vi utvärderar också våra föreslagna ramar och system med verkliga mobila spår. Omfattande simuleringar visar att samarbetsanalyssystemet kan minska antalet provtagningar med 93 procent jämfört med det icke-kooperativa systemet; ERF kan minska överföringsöverskottet med 78 procent jämfört med Epidemic Routing (ER); BSWF kan öka leveransförhållandet med 16 procent, och minska leveransfördröjningen och överföringsöverskottet med 5 respektive 32 procent, jämfört med Binary Spray-and-Way (BSW).
Zhao m.fl. REF utnyttjade mänskliga eller fordonsmonterade sensorer för att överallt samla in data och bygga olika sensorkartor.
COUPON: A Cooperative Framework for Building Sensing Maps in Mobile Opportunistic Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}