ABSTRACT Avancerad kommunikation och nätverk förbättrar användarupplevelsen avsevärt och har stor inverkan på alla aspekter av människors livsstil. Brett utplacerade sensornoder ger stöd för dessa tjänster. Även om energiupptagning och överföringsteknik är en lösning för att möjliggöra den långsiktiga överlevnaden av trådlösa sensornoder för trådlösa sensornätverk, orsakar systemet med enkel insamling mycket energislöseri. Effektivt energiutnyttjande och snabb datainsamling är därför fortfarande allvarliga utmaningar för trådlösa sensornätverk för energiupptagning. För att lösa dessa utmaningar föreslås ett adaptivt insamlingssystem baserat på matriskomplettering (ACMC) för att minska förseningarna och förbättra energianvändningen av nätet. I ACMC-systemet varierar datainsamlingssystemen, jämfört med traditionella datainsamlingssystem, med den tillgängliga energin och samlar in stora mängder data när den tillgängliga energin är tillräcklig för att erhålla databaserade tillämpningar av hög kvalitet. I annat fall, adaptivt val av insamlade data baserat på tidigare insamlade data, kan mängden insamlade data effektivt minskas baserat på tillämpningskraven, vilket förbättrar energiutnyttjandet av nätet. ACMC-systemet föreslår också en metod för att minska förseningen genom att öka tullcykeln för de noder som ligger långt från CC. Samtidigt ökar överföringssäkerheten för dessa noder på grund av den ökade överföringsfrekvensen. ACMC-systemet kan därför också ytterligare minska fördröjningen av nätet. De experimentella resultaten av ACMC-systemet i plannät visar bättre resultat än de traditionella datainsamlingssystemen och kan förbättra energianvändningen av nätet med 4,26–6,68 % samtidigt som den maximala fördröjningen minskas med 9,4 %.
Även om mängden förbrukad energi är positivt korrelerad till överföringskraften, relevant forskning kan hittas i REF.
An Adaptive Collection Scheme-Based Matrix Completion for Data Gathering in Energy-Harvesting Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}