Abstract-Mobile crowdsensing är ett nytt paradigm för att samla in avkänningsdata och extrahera användbar information om regioner av intresse. Den använder sig i stor utsträckning av incitamentsmekanismer för att rekrytera ett antal mobila användare för att uppfylla täckningskravet i de berörda regionerna. I praktiken står leverantörer av analystjänster inför ett akut optimeringsproblem: Hur maximerar man värderingen av de berörda regionerna under en begränsad budget? Förhållandet mellan två viktiga faktorer, dvs. täckningsmaximering och budgetgenomförbarhet, har dock inte studerats fullt ut i befintliga incitamentsmekanismer för mobil crowdsensing. Dessutom kan de befintliga tillvägagångssätten för täckningsmaximering i sensornätverk fungera, när mobila användare är rationella och själviska. I detta dokument presenterar vi den första fördjupade studien om täckningsproblem för incitamentskompatibel mobil crowdsensing, och föreslår BEACON, som är en budgetfEAsible och strategisäker incitamentsmekanism för viktad COverage maximizatioN i mobil crowdsensing. BEACON använder en ny monoton och beräkningsbart approximationsalgoritm för att bedöma uppgiftstilldelning, och antar ett nyligen utformat proportionellt aktieregelbaserat kompensationsbestämningssystem för att garantera strategisäkerhet och budgetgenomförbarhet. Vår teoretiska analys visar att BEACON kan uppnå strategi-säkerhet, budget genomförbarhet, och en konstant-faktor approximation. Vi använder en bullerkarta crowdsensing system för att fånga bullernivån i ett valt campus, och utvärdera systemet prestanda för BEACON på de insamlade sensoriska data. Våra utvärderingsresultat visar effekten av BEACON.
Författarna i REF tog upp hur man kan maximera värderingen av de berörda regionerna under begränsad budget för strategisäkra mobila crowdsensing.
A Budget Feasible Incentive Mechanism for Weighted Coverage Maximization in Mobile Crowdsensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}