Trådlösa sensornätverk erbjuder möjlighet att på ett billigt sätt spänna över och övervaka stora geografiska områden. Sensorer har dock betydande kraftbegränsningar (batteriliv), vilket gör kommunikationen mycket dyr. En annan viktig fråga i samband med sensorbaserade informationssystem är att enskilda sensoravläsningar i sig är opålitliga. För att ta itu med dessa två aspekter, sensor databassystem som TinyDB och Cougar möjliggör i nätverk dataaggregation för att minska kommunikationskostnaderna och förbättra tillförlitligheten. De befintliga dataaggregationsmetoderna är dock begränsade till relativt enkla typer av frågor såsom SUM, COUNT, AVG och MIN/MAX. I detta dokument föreslår vi ett dataaggregationssystem som avsevärt utökar den klass av frågor som kan besvaras med hjälp av sensornätverk. Dessa frågor inkluderar (ungefärliga) kvantiler, såsom medianen, de vanligaste datavärdena, såsom konsensusvärdet, ett histogram av datadistributionen, samt intervallfrågor. I vårt system aggregaterar varje sensor de data som den har fått från andra sensorer till ett fast (användarspecifikt) storleksmeddelande. Vi ger strikta teoretiska garantier för tillnärmningen av frågornas kvalitet när det gäller meddelandestorleken. Vi utvärderar resultatet av vårt aggregeringssystem genom simulering och visar dess noggrannhet, skalbarhet och låga resursutnyttjande för mycket varierande indatamängder.
Detta utvecklas vidare i REF, som utvidgar de klasser av dataaggregation från enkla typer som SUM och COUNT till att omfatta MediaN, Consensus-värden, histogram och intervall.
Medians and Beyond: New Aggregation Techniques for Sensor Networks
{'venue': 'Proceedings of the Second ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys 2004)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}