Abstract-Wireless sensornätverk är ofta utformade för att utföra två uppgifter: att känna av ett fysiskt fält och överföra data till slutanvändare. En viktig designaspekt av en WSN är minimeringen av den totala energiförbrukningen. Tidigare forskare strävar efter att optimera den energi som används för kommunikationen, medan de flesta ignorerar energikostnaden för avkänning. På senare tid har det visat sig att det kan vara fördelaktigt att bedöma energikostnaden för att ytterligare förbättra den totala energieffektiviteten. Mer exakt föreslogs sparsamma tekniker för att minska mängden insamlade prover och återvinna de saknade uppgifterna med hjälp av datastatistik. Medan majoriteten av dessa tekniker använder fasta eller slumpmässiga provtagningsmönster föreslår vi att vi anpassar oss efter signalmodellen från mätningarna och använder modellen för att schemalägga när och var det fysiska fältet ska provtas. Den föreslagna metoden kräver minimal beräkning ombord, ingen internode kommunikation, och uppnår tilltalande återuppbyggnad prestanda. Med experiment på verkliga dataset, visar vi betydande förbättringar både över traditionella avkänningssystem och de state-of-the-art sparse sensing system, särskilt när de uppmätta data kännetecknas av en stark intra-sensor (temporal) eller inter-sensorer (spatial) korrelation. Index Terms-Wireless sensor nätverk, sparsam avkänning, adaptiv provtagning schemaläggning, kompressiv avkänning, energieffektivitet.
Chen och Al. REF realiserade en distribuerad adaptiv sparse-analys baserad på kompressiv avkänning, som minskade mängden insamlade prover och återvann de saknade data genom att använda den rumsliga-temporala korrelationen.
DASS: Distributed Adaptive Sparse Sensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}