Abstract-Ett viktigt problem i sensornätverk utrustade med förnybara energikällor är att bestämma hur du fördelar energi till olika uppgifter (sensor, kommunikation etc.) Med tiden så att det utplacerade nätverket fortsätter att samla in data av hög kvalitet. Den toppmoderna algoritmen för energitilldelning (Progressive Filling) tar hänsyn till nuvarande batterinivå och skördeenergi och fördelar så mycket energi som möjligt längs tidsdimensionen. I detta dokument visar vi att detta tillvägagångssätt leder till mycket höga och enhetliga provtagningsfrekvenser genom att man inte överväger tillämpningskontext. Provtagning av miljön med bestämda fördefinierade intervall är dock varken möjligt (för att hantera systemfel) eller önskvärt (provtagningsfrekvensen kanske inte fångar upp en viktig händelse med önskad trohet). Därför föreslår vi i detta dokument en ny interaktiv energihanteringsteknik som anpassar provtagningsfrekvensen som en funktion av både sammanhang på applikationsnivå (t.ex. användarförfrågan) och sammanhang på systemnivå (t.ex. tillgång till energi för skörd). Vi varierar flera nyckelparametrar inklusive mönster för ansökan begäran, geografiska platser, tid slits längd, batteri slutpunkt spänning och utvärdera prestanda vår strategi när det gäller energieffektivitet och noggrannhet. Våra simuleringar använder sensordata och systemspecifikationer (batteri- och solpaneler, avkännings- och kommunikationskostnader) från en verklig distribution av sensornätverk. Våra resultat visar att den föreslagna metoden sparar betydande mängder energi genom att undvika översampling när applikationen inte behöver den och använder denna sparade energi för att stödja provtagning i hög grad för att fånga händelse med nödvändig trohet vid behov. Den beräkningsmässiga komplexiteten i vårt tillvägagångssätt är lägre (O(n)) än den senaste icke-interaktiva algoritmen för energialgoritm (O(n 2 )). [29] och byggd miljö [6] data vid oöverträffad spatiotemporal granularitet. Ett centralt problem i sensornätverk är att bestämma hur du allokerar energi till olika uppgifter (sensing, kommunikation etc.) Med tiden så att det utplacerade nätverket fortsätter att samla in data av hög kvalitet. Det har funnits en omfattande forskning inom området energistyrning och resursfördelningsalgoritmer i sensornätverk. För sensorer som är utrustade med förnybara energikällor uppstår dock nya utmaningar. Den nuvarande mest kända algoritmen (Progressive Filling) avgör rättvis energiallokering längs tidsdimensionen i sensornätverk med förutsägbara såväl som stokastiska förnybara energikällor [10]. PF algoritm syftar till att uppnå rättvis fördelning av resurser över tid -allokera, så mycket som möjligt, energi (resurs i sitt sammanhang) på ett enhetligt sätt. Det har två konsekvenser, att fördela så mycket energi som möjligt resulterar i högfrekventa provtagningar och rättvis energiallokering över tiden resulterar i provtagning av miljön i fast takt. Vår erfarenhet av verkliga sensornätverk i samarbete med limnologer och
Relaterat arbete har också rapporterats i REF, utnyttja kontextuell information (både användarförfrågningar och skörd energitillgång) för att intelligent anpassa sensorprovtagningsfrekvensen.
An Interactive Context-aware Power Management Technique for Optimizing Sensor Network Lifetime
{'venue': 'SENSORNETS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}