Abstract-Vi anser att problemet med korrelerad data insamling i sensornätverk med flera diskho noder. Problemet har två mål. För det första skulle vi vilja hitta en hastighetstilldelning på de korrelerade sensorn noderna så att de data som samlats in av diskbänk noderna kan reproducera observationsområdet. För det andra skulle vi vilja hitta en överföringsstruktur på nätverksgrafen så att den totala energi som förbrukas av nätet minimeras. De befintliga lösningarna på detta problem är opraktiska för införandet eftersom de inte har beaktat alla följande faktorer: 1) distribuerat genomförande, 2) kapacitet och störningar i samband med det delade mediet, och 3) realistisk data korrelationsmodell. I detta dokument föreslår vi en ny distribuerad ram för att uppnå minsta möjliga insamling av energiuppgifter, samtidigt som dessa tre faktorer beaktas. Baserat på en lokaliserad version av Slepian-Wolf kodning, är problemet modelleras som en optimering formulering med en distribuerad lösning. Formuleringen är först avslappnad med Lagrangian dualization och sedan löst med den subgradienta algoritmen. Algoritmen är kompatibel med fullt distribuerade implementationer, vilket motsvarar sensornätverkens decentraliserade karaktär. För att utvärdera dess effektivitet har vi genomfört omfattande simuleringar under en mängd olika nätverksmiljöer. Resultaten indikerar att algoritmen stöder asynkrona nätverksinställningar, sänkrörlighet och arbetsscheman.
Referensreferensreferensen föreslår en lösning för korrelerad datainsamling för att minimera den systemomfattande energiförbrukningen.
A Distributed Framework for Correlated Data Gathering in Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}