Vi fokuserar på datainsamlingsproblem i energianslutna nätverkssensorsystem. Vi studerar lagrings- och insamlingsproblem där data lagras lokalt vid sensorerna innan datainsamlingen inleds, samt kontinuerlig analys och insamling av problem som modellerar tidskritiska tillämpningar. Vi visar att dessa problem minskar till maximering av nätverksflödet under vertex kapacitetsbegränsning. Detta flödesproblem minskar i sin tur till ett standardnätflödesproblem. Vi utvecklar en distribuerad och adaptiv algoritm för att optimera datainsamlingen. Denna algoritm leder till ett enkelt protokoll som samordnar sensornoder i systemet. Vårt tillvägagångssätt ger ett enhetligt ramverk för att studera en mängd olika datainsamlingsproblem i nätverksbaserade sensorsystem. Den föreslagna metodens prestanda illustreras genom simuleringar. Toppmoderna sensorer (t.ex. Smart Dust [1]) drivs med batterier. Att fylla på energi genom att byta ut batterierna är ogenomförbart eftersom sensorerna vanligtvis används i hård terräng. Dessutom kan kostnaden för att byta ut batterier vara oöverkomligt hög. Dessa sensorer, som vanligtvis är obevakade, måste fungera under en lång tid efter utplaceringen. Energieffektivitet är därför av avgörande betydelse. Tekniker som sträcker sig från maskinvarudesign med låg effekt [2, 3] och energimedveten routing [4, 5] till optimeringar på tillämpningsnivå [6, 7] har föreslagits för att förbättra energieffektiviteten hos nätverksanslutna sensorsystem. En viktig tillämpning av nätverksbaserade sensorsystem är att övervaka miljön. Exempel på sådana tillämpningar är fordonsspårning och klassificering på slagfältet, patienthälsoövervakning, föroreningsdetektering osv. I dessa tillämpningar är en grundläggande funktion att känna av miljön och överföra avkända data till basstationen för vidare bearbetning. I den här artikeln studerar vi energieffektiv datainsamling i nätverksbaserade sensorsystem ur ett algoritmiskt perspektiv. Jämfört med avkänning och beräkning är kommunikation den dyraste driften (i termer av energiförbrukning) i samband med datainsamling [8]. I allmänhet sker dataöverföringar via multihopkommunikation där varje humle är en kortdistanskommunikation. Detta beror på det välkända faktum att långdistans trådlös kommunikation är dyr både när det gäller komplexitet i genomförandet och energiavledning, särskilt vid användning av låglänta antenner och nära jordkanaler som vanligtvis finns i nätverksbaserade sensorsystem. Kortdistanskommunikation möjliggör också effektiv
I REF, författarna syftar till att maximera genomströmningen eller volymen av data som mottas av basstationen.
Maximum Data Gathering in Networked Sensor Systems
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}