Abstract-Med det växande intresset för trådlösa sensornätverk (WSNs), minimera nätverksfördröjning och maximera sensorns (node) livslängd är viktiga utmaningar. Eftersom sensorbatteriet är en av de mest värdefulla resurserna i en WSN, har ett effektivt utnyttjande av energin för att förlänga nätverkets livslängd varit fokus för en stor del av forskningen på WSNs. Av den anledningen har många tidigare forskningsinsatser försökt uppnå kompromisser när det gäller nätfördröjning och energikostnader för sådana dataaggregationsuppgifter. På senare tid har duty-cycling-teknik, dvs. regelbunden på- och avstängning av kommunikations- och avkänningsmöjligheter, ansetts avsevärt minska den aktiva tiden för sensornoder och därmed förlänga nätverkets livslängd. Denna teknik orsakar dock utmaningar för dataaggregation. I detta dokument presenterar vi en distribuerad metod, namngivna distribuerade fördröjning effektiva data aggregering schemaläggning (DEDAS-D) för att lösa aggregering schemaläggning problem i duty-cycled WSNs. Analysen visar att vår lösning är ett bättre sätt att lösa detta problem. Vi genomför omfattande simuleringar för att bekräfta vår analys och visa att DEDAS-D överträffar andra distribuerade system och uppnår en asymptotisk prestanda jämfört med centraliserade system när det gäller dataaggregationsfördröjning.
I dokumentet Ref föreslogs att man skulle distribuera effektiv tidsplanering för dataaggregation för att effektivt minska fördröjningen, där dataaggregation är en viktig verksamhet.
A Distributed Delay-Efficient Data Aggregation Scheduling for Duty-Cycled WSNs
{'venue': 'IEEE Sensors Journal', 'journal': 'IEEE Sensors Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}