Abstract-Model-driven datainsamling teknik syftar till att minska mängden data som rapporteras, och därmed den energi som förbrukas, i trådlösa sensornätverk (WSN). Vid varje nod förutsäger en modell de uppgifter som ingår i urvalet; när den senare avviker från den nuvarande modellen genereras en ny modell och skickas till datasänkan. Erfarenheter av verkliga utplaceringar har dock inte rapporterats i litteraturen. Utvärderingen fokuserar vanligtvis enbart på mängden datarapporter som undertrycks vid källnoder: samspelet mellan datamodellering och de underliggande nätverksprotokollen analyseras inte. I detta dokument undersöks däremot i praktiken om i) modelldriven datainsamling fungerar i en verklig tillämpning; ii) de energibesparingar som möjliggörs i teorin är fortfarande värdefulla när nätstacken beaktas. Vi gör det i den konkreta inställningen av ett WSN-baserat system för adaptiv belysning i vägtunnlar. Vår nya modelleringsteknik, Derivative-Based Prediction (DBP), undertrycker upp till 99% av datarapporterna, samtidigt som feltoleransen i vår applikation uppfylls. DBP är betydligt enklare än konkurrerande tekniker, men presterar ändå bättre i vår verkliga miljö. Experiment i både en inomhus testbädd och en driftväg tunnel visar också att när nätverks stacken beaktas, DBP tredubblar WSN livstid-ett anmärkningsvärt resultat i sig, men långt från de ovan nämnda 99% data suppression. Detta tyder på att det krävs en samordnad drift av data- och nätskikten för att till fullo utnyttja de energibesparingar som möjliggörs genom datamodelleringsteknik.
Arbetet i REF liknar vårt arbete förutom att de har övervägt WSN-baserat system för adaptiv belysning i vägtunnlar med hjälp av en metod som kallas derivatbaserad förutsägelse.
What does model-driven data acquisition really achieve in wireless sensor networks?
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}