Abstract-Många applikationer kräver diskbänken för att beräkna en funktion av de data som samlas in av sensorerna. I stället för att skicka alla data till diskbänken, de mellanliggande noderna kunde bearbeta de data de får för att avsevärt minska volymen av den trafik som överförs: detta är känt som i nätverk beräkning. I stället för att fokusera på asymptotiska resultat för stora nätverk som den nuvarande praxisen, är vi intresserade av att explicit beräkna den maximala möjliga genomströmningen av ett givet nätverk när diskbänken är intresserad av de första statistiska ögonblicken av insamlade data. Här definieras det statistiska ögonblicket som förväntan om datans effekt. Flödesmodeller har rutinmässigt använts i trådlösa multihop-nätverk när det inte finns någon beräkning i nätverk, och de är vanligtvis dragbara för relativt stora nätverk. Det är dock inte uppenbart att sådana modeller kan härledas när beräkning i nätverk är tillåten. Vi utvecklar en diskret modell för realtidsnätverksdriften och utför två transformationer för att få en flödesmodell som behåller kärnan i nätberäkningen. Detta ger en övre gräns på det maximala möjliga genomströmning. För att visa dess täthet får vi ett numeriskt lägre bundet genom att beräkna en lösning till den diskreta tidsmodellen baserad på lösningen till flödesmodellen. Denna nedre gräns visar sig vara nära den övre gränsen, vilket visar att flödesmodellen är en utmärkt approximation till den diskreta tidsmodellen. Vi ger sedan flera tekniska insikter om dessa nätverk.
Sappidi m.fl. REF används i nätverk beräkning för statistiska funktioner för att minska volymen av den trafik som överförs, uppnå maximerad genomströmning i en WSN.
Maximum Achievable Throughput in a Wireless Sensor Network Using In-Network Computation for Statistical Functions
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Networking', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}