Abstract-I många tillämpningar av sensornätverk, måste diskhon hålla reda på historien om sensed data i en övervakad region för vetenskaplig analys eller stödja historiska frågor. Vi kallar dessa historiska data en tidsserie av värdefördelningar eller ögonblicksbilder. Att bygga tidsserien ögonblicksbilder genom att kräva att alla sensorer att överföra sina data till diskhon periodiskt är inte energieffektivt. I det här dokumentet presenterar vi idén om gradientgräns och föreslår algoritmen Gradient Boundary Detection (GBD) för att konstruera dessa tidsserieögonblicksbilder av en övervakad region. I GBD delas en övervakad region upp i en uppsättning delregioner och alla avkännbara data i en delregion ligger inom ett fördefinierat värdeintervall, nämligen gradientintervallet. Sensorer belägna vid subregionernas gränser krävs för att överföra data till diskbänken och sedan återvinner diskbänken alla delregioner för att skapa ögonblicksbilder av det övervakade området. I denna process är det bara gränssensorerna som överför sina data och därför minskar energiförbrukningen avsevärt. Simuleringsresultaten visar att GBD kan bygga ögonblicksbilder med jämförbar noggrannhet och har upp till 40 procents energibesparingar jämfört med befintliga metoder för stora gradientintervall.
Lian och Al. I REF föreslås en gradientgräns detektionsmetod, där ögonblicksbilder av en övervakad region överförs till en utsedd central dator via nätets diskbänk med vissa tidsintervall.
Gradient Boundary Detection for Time Series Snapshot Construction in Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}