Abstract-Established metoder för dataaggregation i trådlösa sensornätverk (WSNs) täcker inte mångfalden av nya användningsfall som utvecklas i och med tillkomsten av Internet of Things (IoT). I synnerhet, den nuvarande push mot dimma dator, där kontroll, beräkning och lagring flyttas till noder nära nätverkskanten, framkallar ett behov av att samla in data vid flera diskbänkar, snarare än den enda diskho som normalt beaktas i WSN aggregering algoritmer. För kommunikationsscenarier mellan maskin och maskin kan det också finnas ställdon som prenumererar på sensormätningar, i vilka fall data inte bara bör aggregeras och behandlas i nätverk utan också spridas till ställdonsnoder. I detta dokument presenterar vi mixed-integer programmering formuleringar och algoritmer för problemet med energioptimal routing och multi-sink aggregering, liksom gemensam aggregering och spridning, av sensormätningsdata i IoT egg nätverk. Vi överväger optimering av nätverket för både minimal total energianvändning och min-max per-node energianvändning. Vi tillhandahåller även en formulering och algoritm för genomströmningsoptimal schemaläggning av sändningar under den fysiska interferensmodellen i det rena aggregationsfallet. Vi har genomfört en numerisk studie för att jämföra den energi som krävs för de två användningsfallen, samt tiden för att lösa dem, i genererade nätverksscenarier med varierande topologier och mellan 10 och 40 noder. Även om aggregering endast står för mindre än 15 % av den totala energianvändningen i samtliga testade fall, ger den betydande energibesparingar. Våra resultat visar mer än 13 gånger större energianvändning för 40-node nätverk med hjälp av direkta, kortaste flöden från sensorer till ställdon, jämfört med våra aggregerings- och spridningslösningar. Index Terms-Aggregering, dimma dator, Internet of Things (IoT), mixed-integer programmering (MIP), sensornätverk.
I REF tog vi hänsyn till problemet med aggregering och spridning av data i IoT-nätverk som t.ex. fungerar som övervakning, avkänning eller maskinkontrollapplikationer.
Energy-Optimal Data Aggregation and Dissemination for the Internet of Things
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}