I denna artikel redogörs för utvecklingen av en nyttobaserad mekanism för att hantera avkänning och kommunikation i kooperativa multisensornätverk. Den specifika tillämpning som vi illustrerar vår mekanism på är GlacsWeb. Detta är ett utplacerat system som använder batteridrivna sensorer för att samla in miljödata om glaciärer som överförs tillbaka till en basstation så att den kan göras tillgänglig för forskare över hela världen. I detta sammanhang utvecklar vi först ett avkänningsprotokoll där varje sensor lokalt justerar sin avkänningshastighet baserat på värdet av de data som den tror att den kommer att observera. Sensorerna använder en linjär Bayesisk modell för att bestämma deras provtagningshastighet och utnyttja egenskaperna hos Kullback-Leibler divergens för att placera ett lämpligt värde på datan. Sedan beskriver vi ett kommunikationsprotokoll som finner optimala vägar för att vidarebefordra dessa data tillbaka till basstationen baserat på kostnaden för att kommunicera det (härleds från alternativkostnaden för att använda batteriet ström för att vidarebefordra data). Slutligen utvärderar vi vårt protokoll empiriskt genom att undersöka effekterna på effektiviteten av en statisk nättopologi, en dynamisk nätverkstopologi, nätverkets storlek, graden av dynamik i miljön och nodernas rörlighet. På så sätt visar vi att effektivitetsvinsterna i vårt nya protokoll, under den nuvarande metoden under en sexmånadersperiod, är 78 procent, 133 procent, 100 procent respektive 93 procent. Dessutom visar vi att vårt system presterar på 65%, 70%, 63%, respektive 70% av den teoretiska optimal, trots att det är ett distribuerat protokoll som fungerar med ofullständig kunskap om miljön.
Glacsweb-systemet REF, som används för att samla in miljödata om glaciärer som den överför till servern så att data kan användas av forskarna.
A utility-based adaptive sensing and multihop communication protocol for wireless sensor networks
{'venue': 'TOSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}