Sammanfattning av denna webbsida: Energibevarande är en viktig fråga i hanteringen av sensornätverk. I detta dokument överväger vi problemet med att optimera prestandan hos energianslutna sensornätverk i samband med händelsedetekteringstillämpningar, där prestandamåttet är ett vägt genomsnitt av antalet missade händelser och falsklarm. Vi föreslår två adaptiva händelsestyrda tekniker, båda enkla att genomföra på nodnivå, som ändrar nodernas arbetscykler baserat på mönster av upptäckta händelser. Simuleringsresultat visar att detta tillvägagångssätt är effektivt både för att minska slösaktig energiförbrukning och för att förbättra detektionsprestandan i tillämpningar som kännetecknas av långa perioder av krångel följt av aktivitetsutbrott. Nyckelord: sensornätverk; miljöövervakning; adaptiv duty-cycling; MDP; Markov beslutsprocess; energibevarande; händelsekluster. Hänvisning till detta dokument bör göras enligt följande: Sundaresan, S., Koren, I., Koren, Z. och Krishna, C.M. (2009) C. Mani Krishna är professor i elektro- och datateknik vid universitetet i Massachusetts. Han disputerade i Elektroteknik vid University of Michigan och har varit på UMass sedan dess. Hans huvudsakliga intressen är i realtid, feltoleranta och distribuerade system, samt sensornätverk. Han har skrivit två texter om realtidssystem och feltoleranta datorer. Hans senaste forskning omfattar projekt inom säkra sensornätverk, resursförsörjning i moderna djuprörsprocessorer, power-aware-frågor i realtidssystem, parametervariationsproblem inom nanoteknik och effektiv design av cyberfysiska system. Han är en kollega till IEEE.
I REF föreslogs en kontrollmekanism som ändrar arbetscykeln på grundval av de upptäckta händelseegenskaperna.
Event-driven adaptive duty-cycling in sensor networks
{'venue': 'IJSNet', 'journal': 'IJSNet', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}