Abstract-Mobile crowdsensing (MCS) är ett nytt paradigm av sensation genom att dra nytta av de rika inbyggda sensorerna i mobila användarenheter. Men den traditionella server-klienten MCS-arkitekturen lider ofta av de höga driftskostnaderna på den centraliserade servern (t.ex. för lagring och bearbetning av massiva data), därav den dåliga skalbarheten. Datadelning mellan peer-to-peer (P2P) kan effektivt minska serverns kostnader genom att utnyttja användarenheternas beräknings- och lagringsresurser. I detta arbete föreslår vi en ny P2P-baserad MCS-arkitektur, där avkänningsdata sparas och bearbetas i användarenheter lokalt och delas mellan användare på ett P2P-sätt. För att ge nödvändiga incitament för användare i ett sådant system föreslår vi en kvalitetsmedveten datadelningsmarknad, där de användare som känner av data kan sälja data till andra som begär data men inte vill känna av uppgifterna själva. Vi analyserar användarens beteendedynamik utifrån det spelteoretiska perspektivet, och karakteriserar spelets existens och unika jämvikt. Vi föreslår vidare att man på bästa sätt ska reagera på iterativa algoritmer för att uppnå jämvikt med påvisbar konvergens. Våra simuleringar visar att P2P-datadelningen avsevärt kan förbättra den sociala välfärden, särskilt i modellen med en hög överföringskostnad och ett lågt handelspris.
Specifikt, i REF, Jiang et al. har studerat den peer-to-peer-baserade datadelningen mellan användare i mobil crowdsensing, men de varken beaktat uppgifternas lägesberoende eller tidskänslighet.
Scalable Mobile Crowdsensing via Peer-to-Peer Data Sharing
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}