Abstract-The framväxande komprimerad avkänning (CS) teori kan avsevärt minska antalet provtagningspunkter som direkt motsvarar volymen av insamlade data, vilket innebär att en del av överflödiga data aldrig förvärvas. Det gör det möjligt att skapa fristående och nätcentrerade applikationer med färre resurser som krävs i Internet of Things (IoT). CS-baserad signal- och informationsinsamling/kompressionsparadigm kombinerar den icke-linjära rekonstruktionsalgoritmen och slumpmässig provtagning på ett glest sätt som ger ett lovande förhållningssätt till komprimerad signal och data i informationssystem. I detta dokument undersöks hur CS kan ge nya insikter om dataprovtagning och anskaffning i trådlösa sensornätverk och IoT. För det första introducerar vi kortfattat CS-teorin med avseende på provtagnings- och överföringssamordningen under nätverkets livstid genom att tillhandahålla en komprimerad provtagningsprocess med låga beräkningskostnader. Därefter föreslås ett CS-baserat ramverk för sakernas internet, där slutnoderna mäter, överför och lagrar de insamlade uppgifterna inom ramen. Därefter föreslås en effektiv kluster-sparse rekonstruktionsalgoritm för komprimering i nätverk som syftar till mer exakt datarekonstruktion och lägre energieffektivitet. Prestanda utvärderas med avseende på nätverksstorlek med hjälp av dataset som förvärvats genom en verklig installation. Index Terms-Compressed sensing (CS), företagssystem, industriella informatik, informationssystem, Internet of Things (IoT), trådlösa sensornätverk (WSN).
En ny inblick i dataprovtagning och datainsamling baserad på komprimerad analys har nyligen föreslagits REF.
Compressed Sensing Signal and Data Acquisition in Wireless Sensor Networks and Internet of Things
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}