Abstract-Limited energiförsörjning är en av de största begränsningarna i trådlösa sensornätverk. En genomförbar strategi är att aggressivt minska den rumsliga provtagningshastigheten hos sensorer, dvs. mätpunkternas densitet i ett fält. Genom korrekt schemaläggning vill vi behålla den höga troheten i datainsamlingen. I detta dokument föreslår vi en datainsamlingsmetod som bygger på en noggrann analys av de övervakningsdata som rapporterats av sensorerna. Genom att utforska den rumsliga korrelationen av avkänningsdata delar vi dynamiskt upp sensornoder i kluster så att sensorerna i samma kluster har liknande övervakningstidsserier. De kan dela på arbetsbördan för datainsamlingen i framtiden, eftersom deras framtida avläsningar sannolikt kan vara likartade. Dessutom kan en sensor under en kort tid rapportera liknande värden. En sådan korrelation i de data som rapporteras från samma sensor kallas temporal korrelation, som kan utforskas för att ytterligare spara energi. Vi utvecklar ett generiskt ramverk för att ta itu med flera viktiga tekniska utmaningar, bland annat hur man delar upp sensorerna i kluster, hur man dynamiskt upprätthåller klusteren som svar på miljöförändringar, hur man schemalägger sensorerna i ett kluster, hur man utforskar tidsmässiga korrelationer och hur man återställer data i diskhon med hög trohet. Vi genomför en omfattande empirisk studie för att testa vår metod med både ett riktigt testbäddssystem och ett storskaligt syntetiskt dataset.
Till exempel, EEDC Ref partitioner sensor noder i kluster baserat på deras data likhet.
An Energy-Efficient Data Collection Framework for Wireless Sensor Networks by Exploiting Spatiotemporal Correlation
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}