Sammanfattning av denna webbsida: En av de mest utbredda och viktiga applikationerna i trådlösa sensornätverk (WSN) är kontinuerlig datainsamling, till exempel övervakning av variationen i omgivningstemperatur och luftfuktighet. På grund av sensornoder med en begränsad energiförsörjning, minskar energiförbrukningen i kontinuerlig observation av fysiska fenomen spelar en betydande roll för att förlänga livslängden för WSNs. Den höga redundansen av avkänningsdata leder dock till stort energislöseri som ett resultat av överdrivna sensornoder. I detta dokument utvecklar vi ett ramverk för strukturfidelitetsdata (SFDC) som utnyttjar de rumsliga korrelationerna mellan noderna för att minska antalet aktiva sensornoder samtidigt som den låga strukturella förvrängningen av insamlade data bibehålls. En strukturell förvrängning baserad på metoden för bildkvalitetsbedömning används för att utföra nodernas arbets-/sömnschemaläggning, så att antalet arbetsnoder minskas medan resten av noderna kan placeras i viloläge med låg effekt under provtagningsperioden. Det viktigaste bidraget från SFDC är att ge ett unikt perspektiv på hur datafideliteten ska upprätthållas i termer av strukturell likhet i de kontinuerliga analystillämpningarna för WSN. Simuleringsresultaten baserade på syntetiska och verkliga datauppsättningar verifierar SFDC-ramverkets effektivitet både när det gäller energibesparing och datafidelitet.
Arbetet i REF presenteras i strukturen för insamling av uppgifter om trohet (SFDC) som består av två faser: lärande och datainsamling.
A Structure Fidelity Approach for Big Data Collection in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}